MAÜ GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.
 

SÜRÜ ZEKÂSI TABANLI ALGORİTMALAR İLE TÜRKİYE’NİN UZUN VADELİ ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİ

dc.authorid 0000-0003-3030-8690
dc.authorwosid JSL-6391-2023
dc.contributor.author Babaoglu,Merve
dc.contributor.author Haznedar,Bülent
dc.date.accessioned 2023-12-14T10:00:37Z
dc.date.available 2023-12-14T10:00:37Z
dc.date.issued 2023
dc.department MAÜ, Meslek Yüksekokulları, Mardin Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü en_US
dc.description.abstract Enerji, ülkelerin en önemli uygarlık araçlarından biridir. Dünya genelinde artan nüfus, refah seviyesi ve gelişen teknoloji enerji tüketimini ciddi manada arttıran faktörlerdendir. Sürdürülebilir kalkınma çerçevesinde enerji üretiminin ve tüketiminin gerçekleştirilmesi günümüzün hiç şüphesiz en önemli hedeflerinden birisidir. Tercih edilen enerji türünün tükenebilir enerji kaynağı olması, bu enerji kaynaklarında dışa bağımlı olması ve çevresel durumlardan dolayı Türkiye’de gelecek yıllarda ne kadarlık enerjiye ihtiyaç duyulabileceğinin tahmin edilebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu önemli öngörüyü elde edebilmek için çalışmada, sürü zekâsı tabanlı meta-sezgisel algoritmalardan Balina Optimizasyon Algoritması (BOA) ve Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAK) tercih edilmiştir. Enerji tüketimini en çok etkileyen nüfus, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYH), ithalat ve ihracat gibi bağımsız değişkenlerin 1990-2009 yılları arasındaki veriler eğitim, 2009-2019 yılları arasındaki veriler ise test için kullanılmıştır. Elde edilen en iyi model sonuçlarına göre ise muhtemel dört senaryoda 2040 yılına kadar Türkiye’nin ihtiyaç duyabileceği enerji miktarı belirlenmeye çalışılmıştır. Bu hesaplamalara göre YAK modelinin test verileri için %86 R^2ve %8,74 MAPE (Ortalama Mutlak Yüzdesel Hata) değerleri ile BOA modeline göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir. en_US
dc.description.citation BABAOĞLU, M., & HAZNEDAR, B. (2023). SÜRÜ ZEKÂSI TABANLI ALGORİTMALAR İLE TÜRKİYE’NİN UZUN VADELİ ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(2), 424-441. https://doi.org/10.17780/ksujes.1200583 en_US
dc.identifier.doi 10.17780/ksujes.1200583
dc.identifier.endpage 441 en_US
dc.identifier.issue 2 en_US
dc.identifier.startpage 424 en_US
dc.identifier.trdizinid 1185651
dc.identifier.uri https://doi.org/10.17780/ksujes.1200583
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12514/4689
dc.identifier.volume 26 en_US
dc.institutionauthor Babaoglu, Merve
dc.institutionauthor Haznedar, Bülent
dc.language.iso tr en_US
dc.publisher Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi en_US
dc.relation.ispartof Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi en_US
dc.relation.publicationcategory Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Enerji tüketimi en_US
dc.subject balina optimizasyon algoritması en_US
dc.subject yapay arı kolonisi algoritması en_US
dc.subject meta-sezgisel algoritmalar en_US
dc.title SÜRÜ ZEKÂSI TABANLI ALGORİTMALAR İLE TÜRKİYE’NİN UZUN VADELİ ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİ en_US
dc.title.alternative LONG-TERM ENERGY CONSUMPTION FORECAST OF TURKEY WITH SWARM INTELLIGENCE-BASED ALGORITHMS en_US
dc.type Article en_US
dspace.entity.type Publication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
10.17780-ksujes.1200583-2756197.pdf
Size:
1.63 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Tam Metin/Full Text

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.44 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: