SavedAdd your journal

Journals / Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi / 2013 / Cilt: 5 Sayı: 1

DOĞAL GAZ TÜKETİM TAHMİNİ

Sevim AKGÜL - Şaduman Yıldız
Pages
440–452
Publication Date
2013-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared
📊
Key Findings & Data:With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared
💡
Conclusion & Impact:With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Doğal gaz · Tüketim · Talep

Abstract

With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared

Özet

Enerji alanında dışa bağımlı bir görünüm arz eden ülkemizde, doğal gaz tüketim tahminleri son derece önemlidir. Çünkü doğal gaz, konut ve sanayi dışında elektrik üretmek amacıyla da çok tüketilmektedir

🔖

Cite This Article

Yıldız, S. A. -. Ş. (2013). DOĞAL GAZ TÜKETİM TAHMİNİ. Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 1, 440–452. https://ajindex.com/articles/1065253

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Brown, R. H., Matin, L., Kharout, P., etc all. Development of Artificial Neural-network Models to Predict Daily Gas Consumption‟‟, A.G.A. Forecasting Rev., 5, 1–22.,1996
  2. Kaynar, Oğuz; Taştan, Serkan; Demirkoparan, Ferhan, “Yapay Sinir Ağları ile Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 2011.
  3. Ivezic, D.,“Short-Term Natural Gas Consumption Forecast”, FME Transactions VOL. 34, No 3, 165-169, 2006.
  4. Viet, N.H. ve Mandzuik, J.,“Neural and Fuzzy Neural Networks for Natural Gas Consumption Prediction”, IEEE XIII Workshop on Neural Networks for Signal Prcessing, 759-768., 2003
  5. Bayraç, H. Naci, “Küresel Enerji Politikaları Ve Türkiye: Petrol Ve Doğal Gaz Kaynakları Açısından Bir Karşılaştırma”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 10:1, 2009, 115-141. 2011 Yılı BOTAŞ Sektör Raporu.
  6. Oda Raporu, “Türkiye’nin Enerji Görünümü”Yayın No:MMO/588, Nisan, 2012
  7. BP Statistical Review of World Energy, Haziran, 2011
  8. Yardımcı, Okan, “Türkiye Doğal Gaz Piyasası: Geçmiş 25 Yıl, Gelecek 25 Yıl”, Ekonomi Bilimleri Dergisi, Cilt 3, No 2, 2011 ISSN: 1309-8020 (Online)
  9. Kaynar, Oğuz; Zontul, Metin; Demirkoparan, Ferhan, “Som Destekli RBF Yapay Sinir Ağları ile Ankara İlinin Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Trakya Univ J Sci, 11(1):41-49, 2010. 2011 Yılı Hampetrol ve Doğal Gaz Sektör Raporu
  10. Öztemel, Ercan, Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık, 2.Baskı, s. 29. 2003.
  11. Elmas, Çetin, Yapay Sinir Ağları, Ankara, 2003.
  12. Allen,R.G.D,Statics for Economists,Mc-Millan,UK,1964,ss.133-152.