@article{article_1499003, title={Dünya dışı ışınım destekli çok değişkenli Ridge ve Lasso regresyon yöntemleri ile güneş ışınımı tahmini}, journal={Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi}, volume={40}, pages={1745–1756}, year={2025}, DOI={10.17341/gazimmfd.1499003}, author={Arseven, Burak and Çınar, Said Mahmut}, keywords={Güneş Işınım Tahmini, Derin Öğrenme, Çok Değişkenli Ridge Regresyon, Çok Değişkenli Lasso Regresyon}, abstract={Doğru ve güvenilir bir enerji projeksiyonu sunabilmek adına geçmiş veriler kullanılarak oluşturulacak tahmin modellerinin başarısı oldukça önemlidir. Bu bağlamda, güneş enerjisinden elde edilecek elektrik enerjisini belirleyebilmek adına en temelde güneş paneli üzerine gelen güneş ışınımı miktarının yüksek doğrulukta tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, üç farklı formatta oluşturulan giriş değişkenleri MRR ve MLR modelleri kullanılarak saatlik güneş ışınımı tahmini gerçekleştirilmiştir. V1, V2 ve V3 ismi verilen ve giriş verisi olarak ışınım, sıcaklık ve bağıl nem veri setlerinin ikili ve üçlü kombinasyonları kullanılan bu formatlar arasında en başarılı tahmin sonucunu MRR-V1 modelinin verdiği tespit edilmiştir (RMSE=39.76 W/m2). Son olarak, ERF ile filtrelenen sonuçların düşük bir miktar daha iyileştiği görülmüştür (RMSE=38.42 W/m2).}, number={3}, publisher={Gazi Üniversitesi}