| dc.contributor.author | CEYLAN, Zeynep; BULKAN, Serol | |
| dc.date.accessioned | 2019-01-16T08:52:21Z | |
| dc.date.available | 2019-01-16T08:52:21Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.identifier.citation | | en_US |
| dc.identifier.uri | http://fenbildergi.aku.edu.tr/wp-content/uploads/2018/09/017201-740-750.pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11630/5121 | |
| dc.description | In addition to the country's economy and wealth, defense planning and strategic planning have great
prospects for energy planning. For this reason, the most accurate estimation of energy demand is a
critical issue in terms of country politics. In recent years, various techniques have been used to predict
future energy demand levels in the most accurate way. However, it is necessary to choose the best
appropriate among the different estimation techniques. In this study, a hybrid method called Adaptive
Network Based Fuzzy Inference Systems (ANFIS) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm are
used together to model and estimate the annual road transport-based energy demand in Turkey. In the
development of the models, gross domestic product (GDP), population, annual total vehicle-km
parameters and the annual number of vehicles registered to traffic were taken as model inputs. The
data from 1970 to 2016 were used for the training and testing phases of the models. The ANFIS-PSO
model, which has been identified as the best approach, has been used for estimating the transportation
energy from 2017 to 2023 of Turkey. The results show that Turkey's transportation-related energy
demand will rise to 1,2 times the value of 2016 in a 7-year period.
© | en_US |
| dc.description.abstract | Ülke ekonomisi ve refah seviyesinin yanısıra savunma güvenliği ve stratejik hedefler yönünden enerji
planlaması büyük öneme sahiptir. Bu nedenle, enerji talebinin en doğru şekilde tahmini, ülke politikaları
açısından kritik bir konudur. Son yıllarda, gelecekteki enerji talep seviyelerini en doğru şekilde tahmin
edebilmek için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bununla birlikte, farklı tahmin yöntemleri arasından
en uygun olanın seçilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de yıllık ulaşım kaynaklı enerji talebinin
(UKET) modellenmesi ve tahmin edilmesi için hibrit bir yöntem olan Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık
Çıkarım Sistemleri (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems, ANFIS) ile Parçacık Sürü
Optimizasyon (PSO) algoritması birlikte kullanılmıştır. Modellerin geliştirilmesinde gayri safi yurtiçi
hâsıla (GSYİH), nüfus, yıllık toplam taşıt-km parametreleri ve yıllık trafiğe çıkan taşıt sayısı model girdileri
olarak alınmıştır. Modellerin eğitim ve test aşamaları için 1970 ile 2016 yılları arasındaki veriler
kullanılmıştır. En iyi yaklaşım olarak belirlenen ANFIS-PSO modeli Türkiye’nin 2017’den 2023’e kadar
UKET tahmini için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Türkiye'nin ulaşım kaynaklı enerji talebinin 7 yıllık
bir sürede 2016 yılındaki değerinin yaklaşık 1,2 katına çıkacağını göstermiştir. | en_US |
| dc.language.iso | tur | en_US |
| dc.identifier.doi | 10.5578/fmbd.67331 | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Enerji talebi; Ulaşım; ANFIS; PSO; Tahmin. | en_US |
| dc.title | Türkiye Ulaşım Kaynaklı Enerji İhtiyacının Hibrit ANFIS-PSO Metodu ile Tahmini | en_US |
| dc.title.alternative | Estimation of Turkey's Transportation Energy Demand by Hybrid ANFISPSO | en_US |
| dc.type | article | en_US |
| dc.relation.journal | Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi | en_US |
| dc.department | Afyon Kocatepe Üniversitesi | en_US |
| dc.identifier.volume | 18 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 740 | en_US |
| dc.identifier.endpage | 750 | en_US |
| dc.identifier.issue | 2 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Yayını | en_US |
