Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA ÇELEBİ
Danışman: Hakan Çerçioğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Doğal gazın arz ve talebinin doğru bir şekilde planlanması ve yönetilmesi sürecinde gaz
talebinin yüksek doğruluk ile öngörülmesi kritik öneme sahiptir. Doğal gaz talep
tahminlerinde yapılacak büyük hatalar hem doğal gaz dağıtım şirketlerine hem de ülke
ekonomisine milyonlarca dolar zarara uğratmaktadır. Bu kayıpların en aza indirilmesi için,
yüksek doğrulukta tahmin modelleri geliştirmek elzemdir. Bu amaçla ilk olarak Türkiye’nin
dört farklı bölgesinin dokuz yıl boyunca günlük doğalgaz tüketim verisi temin edilmiştir.
Elde edilen zaman serileri kullanılarak gecikmeli, pencere ve zamansal özellikler başlıkları
altında toplamda 33 adet bağımsız değişken oluşturulmuştur. Oluşturulacak tahmin
modellerine en yüksek katkıyı sağlayacak değişkenleri belirlemek için LASSO regresyonu
kullanılmıştır. Ardından uzun kısa süreli bellek, topluluk öğrenme stratejileri ve çok
değişkenli regresyon modeli uygulanarak bu şehirlerin günlük doğalgaz tüketimi tahmin
edilmeye çalışılmıştır. Oluşturulan modellerin performansı OMÖH, R2, OMYH ve SOMYH
yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Oluşturulan farklı tahmin modellerin test kümesindeki
tahminleri arasındaki farklılıklarının gözlenmesi amacı ile Friedman sıralama toplam testi
uygulanmıştır. Çok değişkenli regresyon ve ağaç tabanlı yöntemler tahmin doğruluğu,
uyarlanabilirlik ve genelleme yetenekleri ile değerlendirildiğinde iyi performans gösterdiği
için doğal gaz dağıtım ve kontrol sistemlerinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği
görülmüştür. Çalışmanın son aşamasında, makine öğrenimi modellerine ait tahminlerin tüm
kombinasyonları, maksimum, minimum, ortalama ve medyan metrikleri ile birleştirilerek
doğruluk performansının artırılması amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, kombinasyon
modellerinin kısmen daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.