Show simple item record

dc.contributor.advisorYakut, Emre
dc.contributor.authorBilgen Yaşar, Merve
dc.date.accessioned2020-12-06T14:03:37Z
dc.date.available2020-12-06T14:03:37Z
dc.date.submitted2018
dc.date.issued2019-09-19
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/103277
dc.description.abstractElektrik enerjisi toplumların ekonomik, sosyal ve kültürel yönlerden kalkınmasını sağlayan ve çağdaş uygarlığın en önemli araçlarından biri durumundadır. Elektrik enerjisi, rahat yaşam standartları açısından ve diğer enerji çeşitleri arasında en popüler olanıdır. Günümüzün vazgeçilmez enerji çeşidi olan elektrik enerjisine her geçen gün duyulan ihtiyaç artmaktadır. Elektrik arz güvenliğinin sağlanabilmesine yönelik verimli elektrik tüketimi için doğru, güvenilir ve anlamlı tahminlerin yapılması gerekmektedir.Elektrik tahminini modellemek için birçok yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmada 1995-2017 yılları arasında Türkiye'deki elektrik enerjisi tüketimini modelleyebilmek için genetik algoritmadan lineer ve karesel formlar ve ANFİS için ise üçgen ve gauss üyelik fonksiyonları denenmiştir. Ardından GA ve ANFİS yöntemleri ile belirlenen tahmini değerler ile gerçek elektrik tüketim değerleri arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını belirlemek için hipotezi testi gerçekleştirilmiştir. GA için lineer model, ANFİS için üçgen üyelik fonksiyonlu model daha başarılı sonuç vermiştir.GA yöntemi için lineer modelde R2 değeri %99,2 ve MAPE değeri %3,2; ANFİS yöntemi için üçgen üyelik fonksiyonlu modelde R2 değeri %95,5 ve MAPE değeri %3,9 olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak GA ve ANFİS'e ilişkin kurulan modellerin elektrik tüketim tahmini amacıyla kullanılabileceğini göstermiştir.Anahtar kelimeler: Genetik algoritma, ANFIS, Tahminleme, Elektrik Enerjisi Tüketimi
dc.description.abstractElectric energy is one of the most important means of contemporary civilization that enables the development of societies from economic, social and cultural aspects.Electrical energy is the most popular in terms of comfortable living standards and other forms of energy. Electrical energy, which is indispensable to the type of energy today is an increasing need every day. The provision of electricity supply security requires accurate, reliable and meaningful estimations must be made for efficient electricity demand forecasts. There are many methods to model electricity forecasting. In this study, between the years 1995-2017 in order to model the electrical energy consumption in Turkey genetic algorithm for linear and quadratic forms and has been tested Anfis triangles and Gaussian membership functions. A hypothesis test was then conducted to determine whether there was a significant difference between the predicted values determined by the GA and ANFIS methods and the actual electricity consumption values. Linear model for GA, triangular membership function for Anfis model yielded successful results. In the linear model R2 value for the method GA %99,2 values and mape 3.2%; ANFIS method for triangular Membership function in the model the R2 value is %95,5 MAPE value and 3.9% have been identified as. As a result, GA and ANFIS established models can be used to estimate electricity consumption.Keywords: Genetic algorithm, ANFIS, Forecasting, Electricity Consumptionen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEnerjitr_TR
dc.subjectEnergyen_US
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleTürkiye elektrik enerjisi tüketiminin genetik algoritma ve ANFIS ile modellenmesi
dc.title.alternativeModelling of Turkish electricity consumption using genetic algorithm and ANFIS
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-09-19
dc.contributor.departmentYönetim Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı
dc.subject.ytmGenetic algorithms
dc.subject.ytmGenetic algorithm technique
dc.subject.ytmANFIS
dc.subject.ytmElectrical energy
dc.subject.ytmElectric consumption
dc.subject.ytmForecasting
dc.identifier.yokid10204752
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityOSMANİYE KORKUT ATA ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid514137
dc.description.pages95
dc.publisher.disciplineYönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess