SOM DESTEKLİ RBF YAPAY SİNİR AĞLARI ile ANKARA İLİNİN DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKaynar, Oğuz
dc.contributor.authorZontul, Metin
dc.contributor.authorDemirkoporan, Ferhan
dc.date.accessioned2021-11-20T10:27:39Z
dc.date.available2021-11-20T10:27:39Z
dc.date.issued2010
dc.departmentTrakya Üniversitesien_US
dc.description.abstractDoğal gaz tüketim tahmininde klasik zaman serilerinin yanı sıra son zamanlarda yapay sinir ağları başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmada doğalgaz tüketimini tahmin amacıyla iyi bir fonksiyon yaklaştırıcı olarak bilinen Radyal Tabanlı Sinir Ağları kullanılmıştır. Veri setinin büyük olması durumunda RBF ağlarının eğitiminde gizli katmanda kullanılacak nöron sayısının ne olacağı ve bu katmanda yer alan nöronlara ait radyal fonksiyonların merkezlerinin nasıl belirleneceği önemli problemlerden birisini oluşturmaktadır. Bu amaçla RBF ağlarının eğitiminde SOM yapay sinir ağları ile K-means kümeleme algoritmalarından yararlanılmıştır. Her iki yöntemle de ayrı ayrı eğitilen RBF ağları yardımıyla tahminler yapılarak sonuçlar karşılaştırılmıştıren_US
dc.description.abstractRecently, Artificial Neural Network has been widely used in natural gas consumption forecasting in addition to classical time series analysis. In this study, RBF (Radial Basis Function) neural network which is a well known function approximation is used to predict natural gas consumption. In the case of having large dataset, how many neurons will be used in the hidden layer and how the centers that are belong to neurons located in this layer are determined are important issues. To overcome these problems, SOM artificial neural network and K-means clustering algorithm have been utilized in training RBF. The predictions are made by means of RBF that is trained with both methods and results are compareden_US
dc.identifier.dergipark246049en_US
dc.identifier.endpage49en_US
dc.identifier.issn1305-6468
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage41en_US
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/trakyafbd/issue/23007/246049
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/213886
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/6401
dc.identifier.volume11en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağlarıen_US
dc.subjectRBFen_US
dc.subjectSOMen_US
dc.subjectK-meansen_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.subjectRBFen_US
dc.subjectSOMen_US
dc.subjectK-meansen_US
dc.titleSOM DESTEKLİ RBF YAPAY SİNİR AĞLARI ile ANKARA İLİNİN DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİen_US
dc.title.alternativeNatural Gas Consumption Forecasting For Ankara City By Som Supported Rbf Artifical Neural Networken_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
6401.pdf
Boyut:
584.71 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi