2020 Cilt 25 Sayı 3

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/20110

Browse

Browsing by Subject "ANFIS"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Karayolları enerji tüketiminin yapay zeka ve regresyon yöntemleri ile modellenmesi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2020-09-09) Cansız, Ömer Faruk; Ünsalan, Kevser; Erginer, İbrahim
    Doğanın temeline dayanan iş-enerji ilişkisi, bize hareketin ve iş yapabilmenin şartının enerji olduğunu göstermektedir. Gelişen teknoloji, sanayileşme gibi faktörler üretimi arttırırken enerji tüketiminin de artmasına neden olmaktadır. Sanayileşmenin bir kolu olan ulaştırma sektörü enerji tüketiminde sektör bazında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada, ulaştırma sektöründe özellikle Türkiye’de taşımacılık potansiyelinin yüksek olduğu karayolu taşımacılığında enerji tüketimi incelenmektedir. Çalışma kapsamında yapay zekâ tekniklerinden yapay sinir ağları (YSA) ve uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), regresyon tekniklerinden ise çok değişkenli lineer regresyon (MLR) yöntemleri kullanılarak karayolu taşımacılığında enerji tüketimi tahmin modellenmesi yapılmaktadır. Modellemede karayolu yol ağı uzunluğu, taşıt-km, ağırlıklı ortalama günlük trafik (AOGT), motorlu taşıt sayısı ve nüfus parametreleri bağımsız değişken olarak incelenmektedir. Tahmin modellerinin karşılaştırılmasında determinasyon katsayısı (R2 ), hataların karesinin ortalaması (HKO) ve ortalama yüzde hata (OYH) performans kriterleri dikkate alınmaktadır. Performans kriterlerine göre en iyi model lineer regresyon yöntemi ile elde edilmektedir. En iyi modelin R2 , HKO, OYH değerleri sırasıyla 0,9474, 54084 ve % 4,86 çıkmaktadır. Geliştirilen model ile ulaşım politikalarına yön verilmesi hedeflenmektedir.