Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm

Cilt: 15 Sayı: 29 12 Temmuz 2017
  • Oğuz Kaynar
  • Halil Özekicioğlu
  • Ferhan Demirkoparan
PDF İndir
EN

Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm

Öz

Energy is a very important factor in terms of sustaining the economic development for developing and industrialized countries. Electricity is one of the most important forms of energy for industrialization and improvement of living standards. The estimation and modeling of electricity consumption has a special importance in Turkey which is a foreign-dependent country in energy. In this study, a forecasting application is made by using Turkey’s electricity consumption, population, import, export and gross domestic product between 1975-2014 employing support vector regression methods. Chaotic particle swarm optimization algorithm CPSO is used to choose the parameters of SVR

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abosedra, S., Dah, A., & Ghosh, S. (2009). ‘Electricity consumption and economic growth, the case of Lebanon. Applied Energy’, 86(4), 429-432.
  2. Akay, D., & Atak, M. (2007). ‘Grey prediction with rolling mechanism for electricity de- mand forecasting of Turkey’. Energy, 32(9), 1670-1675.
  3. Alatas, B., Akin, E., & Ozer, A. B. (2009). ‘Chaos embedded particle swarm optimization algorithms’. Chaos, Solitons & Fractals, 40(4), 1715-1734.
  4. Altinay, G., & Karagol, E. (2005). ‘Electricity consumption and economic growth: evidence from Turkey’. Energy Economics, 27(6), 849-856.
  5. Bianco, V., Manca, O., & Nardini, S. (2009). Electricity consumption forecasting in Italy us- ing linear regression models. Energy, 34(9), 1413-1421.
  6. Chen, S. T., Kuo, H. I., & Chen, C. C. (2007). ‘The relationship between GDP and electricity consumption in 10 Asian countries’. Energy Policy, 35(4), 2611-2621.
  7. Eberhart, R. C., & Kennedy, J. (1995, October). ‘A new optimizer using particle swarm theo- ry’. In Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science (Vol. 1, pp. 39-43).
  8. Ekonomou, L. (2010). ‘Greek long-term energy consumption prediction using artificial neu- ral networks’. Energy, 35(2), 512-517.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Oğuz Kaynar Bu kişi benim

Halil Özekicioğlu Bu kişi benim

Ferhan Demirkoparan Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi

12 Temmuz 2017

Gönderilme Tarihi

-

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 15 Sayı: 29

Kaynak Göster

APA
Kaynar, O., Özekicioğlu, H., & Demirkoparan, F. (2017). Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm. Yönetim Bilimleri Dergisi, 15(29), 211-224. https://izlik.org/JA33TX84RX
AMA
1.Kaynar O, Özekicioğlu H, Demirkoparan F. Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm. Yönetim Bilimleri Dergisi. 2017;15(29):211-224. https://izlik.org/JA33TX84RX
Chicago
Kaynar, Oğuz, Halil Özekicioğlu, ve Ferhan Demirkoparan. 2017. “Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm”. Yönetim Bilimleri Dergisi 15 (29): 211-24. https://izlik.org/JA33TX84RX.
EndNote
Kaynar O, Özekicioğlu H, Demirkoparan F (01 Temmuz 2017) Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm. Yönetim Bilimleri Dergisi 15 29 211–224.
IEEE
[1]O. Kaynar, H. Özekicioğlu, ve F. Demirkoparan, “Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm”, Yönetim Bilimleri Dergisi, c. 15, sy 29, ss. 211–224, Tem. 2017, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA33TX84RX
ISNAD
Kaynar, Oğuz - Özekicioğlu, Halil - Demirkoparan, Ferhan. “Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm”. Yönetim Bilimleri Dergisi 15/29 (01 Temmuz 2017): 211-224. https://izlik.org/JA33TX84RX.
JAMA
1.Kaynar O, Özekicioğlu H, Demirkoparan F. Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm. Yönetim Bilimleri Dergisi. 2017;15:211–224.
MLA
Kaynar, Oğuz, vd. “Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm”. Yönetim Bilimleri Dergisi, c. 15, sy 29, Temmuz 2017, ss. 211-24, https://izlik.org/JA33TX84RX.
Vancouver
1.Oğuz Kaynar, Halil Özekicioğlu, Ferhan Demirkoparan. Forecasting of Turkey’s Electricity Consumption with Support Vector Regression and Chaotic Particle Swarm Algorithm. Yönetim Bilimleri Dergisi [Internet]. 01 Temmuz 2017;15(29):211-24. Erişim adresi: https://izlik.org/JA33TX84RX

 

Sayın Araştırmacı;

Dergimize gelen yoğun talep nedeniyle halihazırda yaklaşık 100 makalenin süreçleri devam etmektedir. Bu makalelerin süreçleri nihayete erdirildikten sonra dergimiz yeni makale alımına başlayacaktır.

Dergimize göndereceğiniz çalışmalar linkte yer alan taslak dikkate alınarak hazırlanmalıdır. Çalışmanızı aktaracağınız taslak dergi yazım kurallarına göre düzenlenmiştir. Bu yüzden biçimlendirmeyi ve ana başlıkları değiştirmeden çalışmanızı bu taslağa aktarmanız gerekmektedir.

Türkçe Makale Şablonu için tıklayınız...

İngilizce Makale Şablonu için tıklayınız...

Ücret politikası için tıklayınız..

Saygılarımızla,