Modelling the single band GSM RF energy harvesting potential of a region

Bu tez çalışmasında, bir bölgenin tek bant GSM RF enerji hasatlama potansiyelinin ve kapasitesinin ortaya çıkarılması için makine öğrenmesi ile modellenmesi amaçlanmıştır. Bir çok farklı ortam enerjisinden enerji hasatlaması yapılması mümkün olduğu için bununla ilgili güneş, ısı, ışık, piezoelektrik gibi daha bir çok kaynak için benzer çalışmalar yapılmıştır. Tez çalışmasında GSM 900MHz tek bant frekans bandında yeterli sayıda temel düzey bir RF Enerji Hasatlama devresi tasarlanarak bu devrenin kondansatörü üzerinde depolanan enerji miktarının günlük olarak ölçülmesiyle bir veri seti oluşturulmuştur. Farklı zaman dilimleri için RF enerji hasadı devresinde depolanan enerji seviyelerinin gözlemlenmesinden sonra bölgenin enerji potansiyeli makine öğrenmesi algoritmalarında sıkça kullanılan lineer regresyon, xgboost, arima ve fb prophet algoritmaları yardımıyla modellenerek bölgenin potansiyeli hakkında bir sonuca ulaşılmıştır. Tahmin algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması makine öğreniminde sıkça kullanılan MSE (Ortalama Karesel Hata), MAE (Ortalama Mutlak Hata), RMSE (Ortalama Karesel Hatanın Kökü), MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata) istatistiklerinden yola çıkarak değerlendirilmiştir.