Yapay sinir ağları ile Hakkari ili doğalgaz tüketim tahmini
Hakkari province natural gas consumption estimation with artificial neural networks
Yazar: BİLAL ÇİÇEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN ÇETİN
Hakkari Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Günümüzde enerji tüketimi, çevresel etkileri ve kaynakların
sürdürülebilirliği gibi önemli faktörler göz önünde bulundurularak titizlikle
yönetilmesi gereken bir alan haline gelmiştir. Doğalgaz tüketiminin gelecekteki
eğilimlerini öngörmek ve etkin kaynak yönetimini geliştirmek enerji sektöründe
stratejik öneme sahiptir.
Bu çalışmada, 2020, 2021 ve 2022 yıllarına ait nispi nem, güneşlenme
süresi, sıcaklık, güneşlenme şiddeti, radyasyon ve abone sayıları ile doğalgaz
tüketim miktarı arasındaki ilişkiyi incelemek ve 2023 yılının ilk 9 ayı için
doğalgaz tüketim miktarını tahmin etmek amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla, çoklu
doğrusal regresyon analizi ile makine öğrenimi alanında sıkça kullanılan
randomforest, gradientboosting ve xgboost algoritmaları kullanılmıştır. Çalışmada
tüketim miktarı bağımlı değişken, diğer veriler bağımsız değişken olarak
seçilmiştir. Verilerin analizi ve tahminleme süreci Python programlama dili
kullanılarak Visual Studio Code (VSCode) entegrasyonuyla gerçekleştirilmiştir.
Modellerin performansı, Hata Karelerinin Ortalaması (MSE), Kök Hata
Karelerinin Ortalaması (RMSE), Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE) ve RKare (R²) gibi değerler üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre,
RandomForest algoritması en iyi performansı göstermiştir. RandomForest modeli
ile elde edilen tahminlerin MSE değeri 165396993, RMSE değeri 12860, MAPE
değeri %0.2 ve R² değeri ise 0.92 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar,
RandomForest algoritmasının 2023 yılının ilk 9 ayı için doğalgaz tüketim miktarı
tahminlerinde en doğru ve güvenilir sonuçları sağladığını göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Doğalgaz, Tahminleme, Makine Öğrenmesi

Abstract:
Today, energy consumption has become an area that needs to be
meticulously managed, taking into account important factors such as
environmental impacts and sustainability of resources. Predicting future trends in
natural gas consumption and improving efficient resource management is of
strategic importance in the energy sector.
In this study, it is aimed to examine the relationship between relative
humidity, sunshine duration, temperature, insolation intensity, radiation and
subscriber numbers and the amount of natural gas consumption for the years
2020, 2021 and 2022 and to predict the amount of natural gas consumption for the
first 9 months of 2023. For this purpose, multiple linear regression analysis and
randomforest, gradientboosting and xgboost algorithms, which are frequently used
in machine learning, were used. In the study, consumption amount was selected as
the dependent variable and other data as independent variables. The data analysis
and forecasting process was performed with Visual Studio Code (VSCode)
integration using Python programming language. The performance of the models
was evaluated based on the Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared
Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and R-Square (R²).
According to the results obtained, the RandomForest algorithm showed the best
performance. The MSE value of the predictions obtained with the RandomForest
model was 165396993, RMSE value was 12860, MAPE value was 0.2% and R²
value was 0.92. These results show that the RandomForest algorithm provides the
most accurate and reliable results in natural gas consumption forecasts for the first
9 months of 2023.
Key Words: NaturalGas, Forecasting, Machine Learning