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

dc.contributor.advisor Emre Türkay, Belgin tr_TR
dc.contributor.author Aksel, Fatih tr_TR
dc.contributor.department Elektrik Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Electrical Engineering en_US
dc.date 2000 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-11-20T09:38:06Z
dc.date.available 2015-11-20T09:38:06Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2000 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2000 en_US
dc.description.abstract Bu 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.abstract In 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.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/10590
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Instıtute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ 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.rights İTÜ 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.subject Yük Tahmini tr_TR
dc.subject Regresyon Analizi tr_TR
dc.subject Yapay Sinir Ağı tr_TR
dc.subject Geriye Yayınım Algoritması tr_TR
dc.subject Ağırlıklı Ortalama Yöntemi tr_TR
dc.subject Load Forecasting en_US
dc.subject Regression Analysis en_US
dc.subject Artificial Neural Network en_US
dc.subject Backpropagation Algorithm en_US
dc.subject Weighted Averages Method. en_US
dc.title Regresyon Analizi Ve Yapay Sinir Ağı Yöntemleri İle Uzun Dönem Yük Tahmini tr_TR
dc.title.alternative Long Term Load Forecasting Using Multiple Regression Analysis And Artificial Neural Network en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
951.pdf
Boyut:
3.57 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama