Yapay sinir ağları ve farklı tahmin yöntemleri ile uzun dönem yük tahmini: Zonguldak örneği

Bu tezde Zonguldak ilinin elektrik enerjisi yük tahmini, Regresyon, Geri Yayılımlı Yapay Sinir Ağları (GYYSA) ve Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağları (RTYSA) gibi yöntemlerle üç yıllık dönem için yapılmıştır. Tahmin yöntemlerinde geliştirilen tüm modellerde bağımsız değişken olarak; sıcaklık, nüfus, kısmen biten veya ilave edilen yapıların toplam metrekaresi, kişi başına gayri safi yurt içi hasıla, madencilik ve taş ocakçılığı iş kolunda çalışan sayısı, kişi başına toplam elektrik tüketimi (kWh) gibi değerler kullanılmıştır. Bu kapsamda, yıllık olarak 6 ve aylık olarak ise 2 farklı model olmak üzere toplamda 8 farklı model kurularak analiz yapılmıştır. Regresyon analizinde, tüm modellerde çoklu ve basit doğrusal regresyon yöntemleri ile 2007-2017 yılları arasındaki değerler seçilmiştir. GYYSA yönteminde, MATLAB programında oluşturulan modellerde eğitim verisi olarak 2007-2017 yılları arasındaki değerlerin %70'lik kısımları rasgele olarak seçilerek kullanılmıştır. GYYSA'nda bir veya iki gizli katman kullanılmıştır. RTYSA yönteminde ise, MATLAB programında oluşturulan modellerde eğitim verileri olarak 2007-2017 yılları arasındaki değerlerin %70 kısımları kullanılmıştır. Eğitilen modellerde tahmin performans modeli olarak R2 (karesel hata) yöntemi kullanılmıştır. Tahmin yöntemleri ile bulunan üç yıllık enerji tüketimi tahmini verileri kendi aralarında karşılaştırılmıştır. Bunun sonucunda en yüksek R² değeri olan 0,9983 değerine RTYSA ile MHY1 modeli ile en iyi tahmin sonucuna ulaşılmıştır.