KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2017 / Cilt: 31 - Sayı: 2

TÜRKİYE'DE ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MARKOV MODELİNE DAYALI TAHMİNİ

FORECASTING TRANSPORT SECTOR’S ENERGY DEMAND BASED ON MARKOV MODEL IN TURKEY

Ebül Muhsin DOĞAN
Miraç EREN
Sayfa
343–359
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Böylece, mevcut kararlar doğrultusunda hangi kaynakların ulaşım endüstrisinin kullanımında ön plana çıkacağı belirlenmektedir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Enerji, sürdürülebilir kalkınma hedefine yönelik sosyal, ekonomik ve çevresel bütün stratejilerin ve planların genel çerçevesini oluşturmaktadır.Günümüzdedünyanın artan nüfusuna ve büyüyen ekonomisine paralel olarak enerjiye olan ihtiyacı da her geçen gün artmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ayrıca kişi başına düşen gelirin hızla artması ve buna bağlı olarak yaşam standartlarının yükselmesi ulaşım sektöründen gelen enerji talebinin artmasında önemli bir rol oynamaktadır.Türkiye'de ulaşım sektörünün enerji tüketimi açısından yaklaşık % 22'lik bir paya sahip bu durumun önemini artırmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Böylece, mevcut kararlar doğrultusunda hangi kaynakların ulaşım endüstrisinin kullanımında ön plana çıkacağı belirlenmektedir
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Enerji, sürdürülebilir kalkınma hedefine yönelik sosyal, ekonomik ve çevresel bütün stratejilerin ve planların genel çerçevesini oluşturmaktadır.Günümüzdedünyanın artan nüfusuna ve büyüyen ekonomisine paralel olarak enerjiye olan ihtiyacı da her geçen gün artmaktadır. Ayrıca kişi başına düşen gelirin hızla artması ve buna bağlı olarak yaşam standartlarının yükselmesi ulaşım sektöründen gelen enerji talebinin artmasında önemli bir rol oynamaktadır.Türkiye'de ulaşım sektörünün enerji tüketimi açısından yaklaşık % 22'lik bir paya sahip bu durumun önemini artırmaktadır. Bu yüzden ulaşım sektörünün enerji talebinin doğru tahmin edilmesi, daha verimli taşıma sistemlerini tasarlamak ve uygun fiyat kontrol mekanizması ile gelecek talebini planlamak için büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Türkiye'de ulaşım sektöründeki enerji tüketiminin yapı ve dönüşümü, karesel programlama modeline dayalı markov yaklaşımı ile belirlenmekte ve bu kaynakların ileriye dönük kullanım oranları tespit edilmektedir. Böylece, mevcut kararlar doğrultusunda hangi kaynakların ulaşım endüstrisinin kullanımında ön plana çıkacağı belirlenmektedir

Abstract

Energy constitutes the general framework of all social, economic and environmental strategies and plans for sustainable development. Today, in parallel with the world's growing population and growing economy, the need for energy is increasing day by day. In addition, the rapid increase in income per capita and the increase in living standards have played an important role in the increase of energy demand from the transportation sector. The fact that the transport sector in Turkey is a large energy sector with a share of 22% in terms of energy consumption increases the importance of this situation. Therefore, it is crucial for the transport sector to accurately estimate energy demand, design more efficient transport systems, and plan the future demand with an appropriate price control mechanism. In this study, the structure and transformation of energy consumption used in transportation sector in Turkey is determined by Markov approach based on the quadratic programming model and the future usage rates of these sources are determined. Thus, in the direction of existing decisions, it is determined which resources will come to the forefront of the use of the transportation industry

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DOĞAN, E. M., EREN, M. (2022). TÜRKİYE'DE ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MARKOV MODELİNE DAYALI TAHMİNİ. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 31 - Sayı: 2, 343–359. https://ajindex.com/articles/453458

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (18)

  1. Akay, D, Atak, M. (2007). "Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey". Energy, 32(9), 1670-1675.
  2. Ang, B. (1995). "Decomposition methodology in industrial energy demand analysis". Energy, 20(11), 1081-1095.
  3. Bayrak, M, Esen, Ö. (2014). "Forecasting Turkey’s Energy Demand Using Artificial Neural Networks: Future Projection Based on an Energy Deficit". Journal of Applied Economic Sciences (JAES)(IX_2 (28)), 191-204.
  4. Canyurt, O E, Ozturk, H K. (2008). "Application of genetic algorithm (GA) technique on demand estimation of fossil fuels in Turkey". Energy Policy, 36(7), 2562-2569.
  5. Ceylan, H, Ceylan, H, Haldenbilen, S, Baskan, O. (2008). "Transport energy modeling with meta-heuristic harmony search algorithm, an application to Turkey". Energy Policy, 36(7), 2527-2535.
  6. Ceylan, H, Ozturk, H K. (2004). "Estimating energy demand of Turkey based on economic indicators using genetic algorithm approach". Energy Conversion and Management, 45(15), 2525-2537.
  7. Chen, M-Y, Li, Z, Zhou, L, Xiong, H, An, X. (2004). "SCGM-model and grey control of “poor” information systems". Kybernetes, 33(2), 231-237.
  8. Chen, M-y, Lin, Y, Xiong, H, Zhijun, L, Weiwei, W, Mian-yun, C. (2009). "Improved grey-Markov chain algorithm for forecasting". Kybernetes, 38(3/4), 329-338.
  9. Duran Toksarı, M. (2007). "Ant colony optimization approach to estimate energy demand of Turkey". Energy Policy, 35(8), 3984-3990. Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi. (2012).
  10. Enerji Raporu. Ediger, V Ş, Akar, S. (2007). "ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey". Energy Policy, 35(3), 1701-1708.
  11. Ediger, V Ş, Tatlıdil, H. (2002). "Forecasting the primary energy demand in Turkey and analysis of cyclic patterns". Energy Conversion and Management, 43(4), 473-487.
  12. Egelioglu, F, Mohamad, A, Guven, H. (2001). "Economic variables and electricity consumption in Northern Cyprus". Energy, 26(4), 355-362.
  13. Erdogdu, E. (2007). "Electricity demand analysis using cointegration and ARIMA modelling: a case study of Turkey". Energy policy, 35(2), 1129-1146.
  14. Erdogdu, E. (2010). "Natural gas demand in Turkey". Applied Energy, 87(1), 211-219.
  15. ETKB. (2014). 2015-2019
  16. Stratejik Plan Ankara.
  17. Gruebler, A. (2004). Transitions in energy use: International Institute for Applied Systems Analysis. Haldenbilen, S, Ceylan, H. (2005). "Genetic algorithm approach to estimate transport energy demand in Turkey". Energy Policy, 33(1), 89-98.
  18. Hamzaçebi, C. (2007). "Forecasting of Turkey's net ele