Elektrik enerjisi talebinin akıllı tahmini: Bir vaka çalışması
| dc.contributor.advisor | Eminağaoğlu, Mete | |
| dc.contributor.author | Savar, Mert Savaş | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-07T11:57:05Z | |
| dc.date.available | 2026-04-07T11:57:05Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Enerji talebi tahmini, enerji kaynaklarının verimli yönetimi ve sürdürülebilir enerji stratejilerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynamaktadır. Doğru talep tahmini, enerji üretimi ve dağıtımı için etkili stratejilerin oluşturulmasını sağladığından, enerji kaynaklarının verimli kullanımı önemli bir avantajdır. Ayrıca, talep tahminlerinin kullanılmasıyla kaynak yönetiminin optimize edilmesi mümkün hale gelmekte, bu da enerji verimliliğini artırmakta ve maliyetleri düşürmektedir. Doğru talep tahmininin sürdürülebilirlik boyutu, çevresel etkilerin azaltılması ve doğal kaynakların korunması yoluyla enerji kaynaklarının sürdürülebilir kullanımına katkı sağlamasında yatmaktadır. Bunun yanı sıra, talep tahmini, enerji politikalarının geliştirilmesi için değerli bilgiler sunarak enerji talep eğilimlerinin analiz edilmesine ve gelecekteki talep artışının öngörülmesine olanak tanımaktadır. | tr |
| dc.description.abstract | Energy demand forecasting plays a crucial role in the efficient management of energy resources and the development of sustainable energy strategies. Efficient use of energy resources is a significant advantage of accurate demand forecasting, as it enables the creation of effective strategies for energy production and distribution. Additionally, resource management optimization is achievable by utilizing demand predictions, leading to enhanced energy efficiency and cost reduction. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/123456789/14161 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=Xau5rw3KuCgEuy-FuJQtsDEHKaBGZw-IT7nc-m5Wy0MQhzUR8JBKBiwDcNfCdr7u | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.subject | Deep Learning | en_US |
| dc.subject | Artificial Neural Networks | en_US |
| dc.subject | Derin Öğrenme | tr |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | tr |
| dc.subject | Forecasting | en_US |
| dc.subject | Yapay Sinir Ağları | tr |
| dc.subject | Makine Öğrenmesi | tr |
| dc.subject | Tahminleme | tr |
| dc.subject | Machine Learning | en_US |
| dc.title | Elektrik enerjisi talebinin akıllı tahmini: Bir vaka çalışması | tr |
| dc.title | Intelligent Forecasting of Electric Energy Demand: A Case Study | en_US |
| dc.type | Master Thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.description.department | LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| gdc.description.department | ||
| gdc.description.endpage | 81 | |
| gdc.identifier.yoktezid | 956873 | |
| gdc.virtual.author | Eminağaoğlu, Mete | |
| relation.isAuthorOfPublication | 1dca2d11-a6c3-427d-b8d4-cb848e820a82 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 1dca2d11-a6c3-427d-b8d4-cb848e820a82 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | ac5ddece-c76d-476d-ab30-e4d3029dee37 |
