Araştırma Makalesi

DENİZ YIRTICILARI ALGORİTMASI İLE TÜRKİYE’NİN ENERJİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİNE YÖNELİK KAPSAMLI BİR ÇALIŞMA

Cilt: 27 Sayı: 2 3 Haziran 2024
PDF İndir
EN TR

DENİZ YIRTICILARI ALGORİTMASI İLE TÜRKİYE’NİN ENERJİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİNE YÖNELİK KAPSAMLI BİR ÇALIŞMA

Öz

Enerjiye olan talep her geçen gün artmakta ve bu talebin önceden tahmin edilebilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışma, yakın zamanda önerilen deniz avcıları algoritması (MPA) ile Türkiye’nin 1979 – 2015 yılları arasındaki enerji talebini tahmin etmek amacıyla yapılmıştır. Çalışmada kullanılan doğrusal ve ikinci dereceden regresyon modellerinin ağırlıklarının belirlenmesinde MPA’dan yararlanılmıştır. Yapılan incelemelere göre MPA literatürde ilk kez bu amaçla kullanılmaktadır. MPA’nın toplam karesel hata ve toplam bağıl yüzde hatası metrikleri için elde ettiği sonuçlar, literatürde iyi bilinen diferansiyel evrim, Arşimet optimizasyon, güve alev optimizasyonu ve gri kurt algoritmaları ile kıyaslanmıştır. Literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak performans karşılaştırmaları sadece en iyi değer üzerinden değil; en iyi, en kötü, ortalama ve standart sapma değerlerine göre yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar MPA’nın enerji talep tahmin probleminde karşılaştırılan algoritmalardan daha başarılı ve kararlı bir yapıya sahip olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Destek alınan bir kurum bulunmamaktadır.

Etik Beyan

Herhangi bir kurum ya da kişiyle çıkar çatışması bulunmamaktadır.

Teşekkür

Emekleriniz için şimdiden teşekkürler.

Kaynakça

  1. Abd Elminaam, D. S., Nabil, A., Ibraheem, S. A., & Houssein, E. H. (2021). An efficient marine predators algorithm for feature selection. IEEE Access, 9, 60136-60153. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3073261
  2. Abdel-Basset, M., El-Shahat, D., Chakrabortty, R. K., & Ryan, M. (2021). Parameter estimation of photovoltaic models using an improved marine predators algorithm. Energy Conversion Management, 227, 113491. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2020.113491
  3. Abdel-Basset, M., Mohamed, R., & Abouhawwash, M. (2022). Hybrid marine predators algorithm for image segmentation: Analysis and validations. Artificial Intelligence Review, 1-53. https://doi.org/10.1007/s10462-021-10086-0
  4. Anwar, J. (2016). Analysis of energy security, environmental emission and fuel import costs under energy import reduction targets: A case of Pakistan. Renewable Sustainable Energy Reviews, 65, 1065-1078. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.07.037
  5. Arslan, S. (2023). Güncel Metasezgisel Algoritmalarının Performansları Üzerine Karşılaştırılmalı Bir Çalışma. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 11(4), 1861-1884. https://doi.org/10.29130/dubited.1150453
  6. Aslan, M. (2023). Archimedes optimization algorithm based approaches for solving energy demand estimation problem: a case study of Turkey. Neural Computing and Applications, 35(26), 19627-19649. 10.1007/s00521-023-08769-6
  7. Aslan, M., & Beşkirli, M. (2022). Realization of Turkey’s energy demand forecast with the improved arithmetic optimization algorithm. Energy Reports, 8, 18-32. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.06.101
  8. Baştemur Kaya, C. (2023). On Performance of Marine Predators Algorithm in Training of Feed-Forward Neural Network for Identification of Nonlinear Systems. Symmetry, 15(8), 1610. https://doi.org/10.3390/sym15081610

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Takviyeli Öğrenme , Evrimsel Hesaplama , Modelleme ve Simülasyon

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Haziran 2024

Gönderilme Tarihi

3 Ocak 2024

Kabul Tarihi

14 Şubat 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 27 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Özkış, A. (2024). DENİZ YIRTICILARI ALGORİTMASI İLE TÜRKİYE’NİN ENERJİ TALEBİNİN TAHMİN EDİLMESİNE YÖNELİK KAPSAMLI BİR ÇALIŞMA. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(2), 615-630. https://doi.org/10.17780/ksujes.1413432

Cited By