Rüzgâr hızı modellemesı̇nde genetı̇k algorı̇tma alternatı̇flerı̇nı̇n grı̇ ı̇lı̇şkı̇sel analı̇z ı̇le değerlendı̇rı̇lmesı̇

Bu çalışmada rüzgâr hızı dağılımının modellenmesi için sık kullanılan ve güvenilirlik analizlerinde tercih edilen Weibull dağılımının parametre tahminleri en çok olabilirlik (ML) yöntemine dayalı Genetik Algoritma (GA) optimizasyonu ile elde edilmiştir. Weibull dağılımının parametrelerinden şekil parametresinin tahmini için GA yönteminde bir uygunluk fonksiyonu önerilmiştir. Önerilen uygunluk fonksiyonun optimizasyonu için popülasyon büyüklüğü, çaprazlama oranı ve mutasyon oranı gibi farklı GA parametre değerleri kullanılmıştır. Üç farklı rüzgâr hızı verisi üzerinden Kolmogorov Smirnov (KS), R2, Ortalama karekök hatası (RMSE), Akaike Bilgi Kriteri, Bayesian Bilgi Kriteri ve Güç Yoğunluğu Hatası kriterleri kullanılarak Gri İlişkisel Analiz (GİA) ve Entropi ağırlıklı GİA yaklaşımları ile GA yöntemi için önerilen alternatifler sıralanmıştır.