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

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-3030-8690en_US
dc.authorwosidJSL-6391-2023en_US
dc.contributor.authorBabaoglu,Merve
dc.contributor.authorHaznedar,Bülent
dc.date.accessioned2023-12-14T10:00:37Z
dc.date.available2023-12-14T10:00:37Z
dc.date.issued2023en_US
dc.departmentMAÜ, Meslek Yüksekokulları, Mardin Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümüen_US
dc.description.abstractEnerji, 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.identifier.citationBABAOĞLU, 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.1200583en_US
dc.identifier.doi10.17780/ksujes.1200583en_US
dc.identifier.endpage441en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage424en_US
dc.identifier.trdizinid1185651en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17780/ksujes.1200583
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12514/4689
dc.identifier.volume26en_US
dc.institutionauthorBabaoglu, Merve
dc.institutionauthorHaznedar, Bülent
dc.language.isotren_US
dc.publisherKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEnerji tüketimien_US
dc.subjectbalina optimizasyon algoritmasıen_US
dc.subjectyapay arı kolonisi algoritmasıen_US
dc.subjectmeta-sezgisel algoritmalaren_US
dc.titleSÜRÜ ZEKÂSI TABANLI ALGORİTMALAR İLE TÜRKİYE’NİN UZUN VADELİ ENERJİ TÜKETİM TAHMİNİen_US
dc.title.alternativeLONG-TERM ENERGY CONSUMPTION FORECAST OF TURKEY WITH SWARM INTELLIGENCE-BASED ALGORITHMSen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
10.17780-ksujes.1200583-2756197.pdf
Boyut:
1.63 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu