Gri sistem teorisi ve enerji tüketim modellemesinde bir uygulama

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorAtalay, Sevcan Demir
dc.contributor.authorMavigöz, Esra
dc.date.accessioned2024-08-19T19:54:27Z
dc.date.available2024-08-19T19:54:27Z
dc.date.issued2021
dc.departmentEge Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu tez çalışmasında GVMCT ile adlandırılan gri Verhulst modeline sabit terimin eklenmesi ile oluşturulan model üzerinde çalışılmıştır. Modele ilişkin diferansiyel denklem çözülerek gri tahmin denklemi elde edilmiştir. Elde edilen tahmin denkleminin performansının değerlendirilmesi amacıyla enerji alanında bir uygulama çalışması yapılmıştır. Konut Sektörünün Tükettiği Toplam Enerji (TERS), Ticari Sektörün Tükettiği Toplam Enerji (TECS) ve Sanayi Sektörünün Tükettiği Toplam Enerji (TEIS) değişkenlerine ilişkin veri setleri incelenmiştir. Veri setinin uygun olması nedeniyle ilgili değişkenler için hem zaman serileri analizi kullanılarak hem de gri modelleme (GM (1,1) modeli, Gri Verhulst Modeli ve GVMCT modeli) kullanılarak çeşitli tahmin denklemleri oluşturulmuştur. Elde edilen tahmin denklemlerinin performansı MSE, MAE ve RMSE performans ölçülerine göre kıyaslanmıştır. Elde edilen tahmin denklemleri kullanılarak iki dönem için öngörü yapılmış ve gerçek değerler ile kıyaslanmıştıren_US
dc.description.abstractIn this thesis, the model created by adding the constant term to the grey Verhulst model called GVMCT has been studied. The grey estimation equation has been obtained by solving the differential equation of the model. In order to evaluate the performance of the obtained estimation equation, an application study has been carried out in the field of energy. Data sets related to Total Energy Consumed by the Residential Sector (TERS), Total Energy Consumed by the Commercial Sector (TECS) and Total Energy Consumed by the Industrial Sector (TEIS) variables have been examined. Due to the convenience of the data set, various estimation equations have been created for the related variables using both time series analysis and grey modeling (GM (1,1) model, Grey Verhulst Model and GVMCT model). The performance of the estimation equations obtained has been compared according to MSE, MAE and RMSE performance measures. Forecasts have been made for two periods using the obtained estimation equations and compared with the actual values.en_US
dc.identifier.endpage122en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=5XiSE4yCP_gmnukpMEp65SVXM0s6hI8Np52E5efoWEaFAkugFgSqsRH7fpALTWQO
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11454/89164
dc.identifier.yoktezid711042en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherEge Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectİstatistiken_US
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleGri sistem teorisi ve enerji tüketim modellemesinde bir uygulamaen_US
dc.title.alternativeGrey system theory and an application in energy consumption modellingen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu