Makine öğrenme teknikleri ile Türkiye'nin doğalgaz enerji tüketiminin tahminlenmesi

Teknolojinin ilerlemesi ve dünya nüfusunun giderek artması enerjiye olan ihtiyacın her geçen gün artması anlamına gelmektedir. Dünyadaki kullanılabilir enerji kaynaklarının en önemlilerinden biri doğalgazdır. Türkiye'nin doğal ve yeraltı kaynaklarının sınırlı olması nedeniyle enerjide dışa bağımlılığın yüksektir. Bu sebeple satın alınan doğalgazın etkin ve verimli kullanılabilmesi ve önümüzdeki yıllara yönelik güvenilir enerji politikaları geliştirebilmek ancak ülkemizin önümüzdeki yıllardaki doğalgaz tüketiminin doğru tahmin edilmesi ile mümkündür. Bu çalışmada 2010-2018 yılları arasındaki 8 yıllık aylık bazda Türkiye'nin doğalgaz tüketim verilerini kullanarak makine öğrenmesi teknikleri ile tahminleme yapılmıştır. Yapay sinir ağları, rastgele orman ağacı, regresyon, zaman serileri, çok mevsimli zaman serileri tekniklerinin doğalgaz tüketiminin tahmin edilmesinde birbirleri ile olan performansları karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar yapay sinir ağlarının 5 metot arasında en düşük ortalama hata kareleri değerine sahip olduğunu ve regresyon tekniğinin yapay sinir ağlarının ardından ikinci en iyi teknik olduğunu göstermiştir. Beş teknik arasında en kötü performansı zaman serileri göstermiştir.