Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırma yöntemi nitel olup, literatürde elektrikli araç talebini etkileyen faktörleri inceleyen araştırmacıların çalışmaları gözden geçirilerek talep üzerinde etkili faktörler incelenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Küresel iklim değişikliği, dünya liderlerini kalıcı, sürdürülebilir enerji üretimi, ekonomik enerji tüketimi ve yenilenebilir enerji arayışına itmiştir. Ekonomik, sosyal ve çevresel sürdürülebilirliğe ulaşmak, enerjiyi ekonomik olarak tüketmekle mümkündür. Enerji yönetimi, ülke yönetiminin temelini oluşturmaktadır. Sürdürülebilir kalkınma hedefleri, ekonomik enerji politikasına odaklanmaktadır. Ülkenin refahında yaşam kalitesini iyileştirmek, sanayi üretimini artırmak, sağlığı iyileştirmek, temiz suya erişimi sağlamak, küresel iklim kriziyle başa çıkmak ve tarım kriziyle mücadele etmek için enerji talebi yönetimi gereklidir. Bu amaçla araştırmacılar, geleceğin enerji talebini karşılamak için bulanık mantık, genetik algoritma ve sinir ağları gibi yumuşak hesaplama tekniklerinin yanı sıra enerji yönetimi, zaman serileri, regresyon ve ekonometri gibi geleneksel yöntemleri de yaygın olarak kullanmaktadır. Destek vektör regresyonu, karınca kolonisi ve parçacık sürü optimizasyonu, enerji talebi tahmininde kullanılan yeni tekniklerdir (Yılmaz Akdi, 2020). Bu çalışmanın amacı, iklim değişikliğinin yol açtığı olumsuzluklar nedeniyle ülkelerin karbon ayak izini en aza indirdiği düşünülen ulaşım sektöründe elektrikli otomotiv sektörünün tüketici tarafından tercih edilme davranışını belirlemek ve tüketici talebi tahminini belirleyen bir model ortaya koymaktır. Araştırma yöntemi nitel olup, literatürde elektrikli araç talebini etkileyen faktörleri inceleyen araştırmacıların çalışmaları gözden geçirilerek talep üzerinde etkili faktörler incelenmiştir.
Abstract
Global climate change has pushed world leaders to seek permanent, sustainable energy production, economical consumption of energy and renewable energy. Achieving economic, social and environmental sustainability is possible by consuming energy economically. Energy management forms the basis of country management. Sustainable development goals focus on economic energy policy. Energy requires demand management in order to improve the quality of life in the country's welfare, increasing industrial production, health, access to clean water, coping with the global climate crisis, and combating the agricultural crisis. For this purpose, researchers widely use soft computing techniques such as fuzzy logic, genetic algorithm and neural networks, as well as traditional methods such as energy management, time series to meet the energy demand of the future, regression and econometrics. Support vector regression, ant colony and particle swarm optimization are new techniques adopted for energy demand prediction (Yılmaz Akdi, 2020). The aim of this study is to determine the preference behaviour of the electric automotive sector by the consumer in the transportation sector, which is thought to minimize the carbon footprint of countries due to crucible climate change, and to reveal a model that determines consumer demand forecast. The research method was qualitative, and the factors influencing demand were examined by reviewing the research of researchers who have studied the factors affecting electric vehicle demand in the literature.