YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN
1.369 1.155

Öz


Özet: Doğalgaz temini noktasında tamamen dışa bağımlı bir politika
izleyen ve doğalgaz stok kapasitesi toplam tüketiminin ancak %5 ini karşılayan
ülkemiz için tüketilen doğalgaz miktarının tahmini, son derece önemlidir.
Talebin doğru bir şekilde tahmini, sektöre yapılacak yatırımları ve gaz alımı ile
ilgili anlaşmaları, dolayısıyla sektörün gelişimini etkileyecek unsurlardan birini
oluşturmaktadır. Çalışmanın amacı, yapay sinir ağları ve klasik zaman serileri
(ARIMA modelleri) yardımıyla doğalgaz tüketimine ilişkin kısa dönemli
öngörüde bulunmaktır. Ayrıca çalışmamızda her iki model ile elde edilen tahmin
değerleriyle gözlenen değerler karşılaştırılarak modellerin performansı
kıyaslanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, MLP, ARIMA
Abstract: It is crucial to predict the natural gas consumption for our
country that follow a foreign dependent policy to yield natural gas and whose
storage capacity of natural gas is %5 of total consumption. Robust prediction of
natural gas demand is one of the factors that affects sector-specific investments
and agreements about buying gas and so development of natural gas sector. The
object of this study is to prophesy the short-term natural gas consumption by the
aid of artificial neural network and classical time series (ARIMA models). In
this paper also, models’ performances are analysed through the predicted and
observed values obtained from both models, are compared.
Keywords: Artifical Neural Networks, MLP, ARIMA

Tam metin:

PDF




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.