Regresyon Analizi Ve Yapay Sinir Ağı Yöntemleri İle Uzun Dönem Yük Tahmini

dc.contributor.advisorEmre Türkay, Belgintr_TR
dc.contributor.authorAksel, Fatihtr_TR
dc.contributor.departmentElektrik Mühendisliğitr_TR
dc.contributor.departmentElectrical Engineeringen_US
dc.date2000tr_TR
dc.date.accessioned2015-11-20T09:38:06Z
dc.date.available2015-11-20T09:38:06Z
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2000tr_TR
dc.descriptionThesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2000en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Türkiye geneli ve İstanbul için uzun dönem yük tahmini yapılmış, 2001, 2003 ve 2005 yıllarına ait puant yük enerji tüketimi değerleri tahmin edilmiştir. Tahmin için, çok değişkenli regresyon analizi ve geriye yayınım algoritmalı, iki gizli katmanlı yapay sinir ağı yöntemleri kullanılmış, her iki yöntemin sonuçları, ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir sonuca dönüştürülmüştür. Giriş değerleri olarak, nüfus kişi başına düşen gayri safi milli hasıla, gelişim hızı, sanayi üretim endeksi, petrol varil fiyatı ve elektrik enerjisi birim satış fiyatı kulanılmıştır. Tüm yöntemler için maksimum hata, ortalam hata ve ortalama mutlak hata değerleri hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır.tr_TR
dc.description.abstractIn this study, long term load forecasting for Turkey and Istanbul is made and maximum power demands and energy demands for the years of 2001, 2003, and 2005 are forecasted. Multiple regression analysis and two layer artificial neural network with backpropagation algorithm are used as forecasting methods. Then, one result from both methods is obtained by using weighted averages method. Population, GNP per capita, growth rate, production index of industry, crude oil price and electrical energy sales price are used as inputs. Maximum error, mean error and mean absolute error are calculated and compared.en_US
dc.description.degreeYüksek Lisanstr_TR
dc.description.degreeM.Sc.en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11527/10590
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.publisherInstıtute of Science and Technologyen_US
dc.rightsİTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.tr_TR
dc.rightsİTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.en_US
dc.subjectYük Tahminitr_TR
dc.subjectRegresyon Analizitr_TR
dc.subjectYapay Sinir Ağıtr_TR
dc.subjectGeriye Yayınım Algoritmasıtr_TR
dc.subjectAğırlıklı Ortalama Yöntemitr_TR
dc.subjectLoad Forecastingen_US
dc.subjectRegression Analysisen_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.subjectBackpropagation Algorithmen_US
dc.subjectWeighted Averages Method.en_US
dc.titleRegresyon Analizi Ve Yapay Sinir Ağı Yöntemleri İle Uzun Dönem Yük Tahminitr_TR
dc.title.alternativeLong Term Load Forecasting Using Multiple Regression Analysis And Artificial Neural Networken_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Ad:
951.pdf
Boyut:
3.57 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Lisanslı seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama