Yıl 2013,
Cilt: 5 Sayı: 1, 440 - 452, 01.06.2013
Öz
With the aim, by means of artificial nerve nets and conventional time series (ARIMA models), the estimations as to natural gas consumptions will be done and estimated values will be compared
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Brown, R. H., Matin, L., Kharout, P., etc all. Development of Artificial Neural-network Models to Predict Daily Gas Consumption‟‟, A.G.A. Forecasting Rev., 5, 1–22.,1996
- Kaynar, Oğuz; Taştan, Serkan; Demirkoparan, Ferhan, “Yapay Sinir Ağları ile Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 2011.
- Ivezic, D.,“Short-Term Natural Gas Consumption Forecast”, FME Transactions VOL. 34, No 3, 165-169, 2006.
- Viet, N.H. ve Mandzuik, J. ,“Neural and Fuzzy Neural Networks for Natural Gas Consumption Prediction”, IEEE XIII Workshop on Neural Networks for Signal Prcessing, 759-768., 2003
- Bayraç, H. Naci, “Küresel Enerji Politikaları Ve Türkiye: Petrol Ve Doğal Gaz Kaynakları Açısından Bir Karşılaştırma”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 10:1, 2009, 115-141. 2011 Yılı BOTAŞ Sektör Raporu.
- Oda Raporu, “Türkiye’nin Enerji Görünümü”Yayın No:MMO/588, Nisan, 2012
- BP Statistical Review of World Energy, Haziran, 2011
- Yardımcı, Okan, “Türkiye Doğal Gaz Piyasası: Geçmiş 25 Yıl, Gelecek 25 Yıl”, Ekonomi Bilimleri Dergisi, Cilt 3, No 2, 2011 ISSN: 1309-8020 (Online)
- Kaynar, Oğuz; Zontul, Metin; Demirkoparan, Ferhan, “Som Destekli RBF Yapay Sinir Ağları ile Ankara İlinin Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Trakya Univ J Sci, 11(1):41-49, 2010. 2011 Yılı Hampetrol ve Doğal Gaz Sektör Raporu
- Öztemel, Ercan, Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık, 2.Baskı, s. 29. 2003.
- Elmas, Çetin, Yapay Sinir Ağları, Ankara, 2003.
- Allen,R.G.D,Statics for Economists,Mc-Millan,UK,1964,ss.133-152.
Yıl 2013,
Cilt: 5 Sayı: 1, 440 - 452, 01.06.2013
Öz
Enerji alanında dışa bağımlı bir görünüm arz eden ülkemizde, doğal gaz tüketim tahminleri son derece önemlidir. Çünkü doğal gaz, konut ve sanayi dışında elektrik üretmek amacıyla da çok tüketilmektedir
Kaynakça
- Brown, R. H., Matin, L., Kharout, P., etc all. Development of Artificial Neural-network Models to Predict Daily Gas Consumption‟‟, A.G.A. Forecasting Rev., 5, 1–22.,1996
- Kaynar, Oğuz; Taştan, Serkan; Demirkoparan, Ferhan, “Yapay Sinir Ağları ile Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 2011.
- Ivezic, D.,“Short-Term Natural Gas Consumption Forecast”, FME Transactions VOL. 34, No 3, 165-169, 2006.
- Viet, N.H. ve Mandzuik, J. ,“Neural and Fuzzy Neural Networks for Natural Gas Consumption Prediction”, IEEE XIII Workshop on Neural Networks for Signal Prcessing, 759-768., 2003
- Bayraç, H. Naci, “Küresel Enerji Politikaları Ve Türkiye: Petrol Ve Doğal Gaz Kaynakları Açısından Bir Karşılaştırma”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 10:1, 2009, 115-141. 2011 Yılı BOTAŞ Sektör Raporu.
- Oda Raporu, “Türkiye’nin Enerji Görünümü”Yayın No:MMO/588, Nisan, 2012
- BP Statistical Review of World Energy, Haziran, 2011
- Yardımcı, Okan, “Türkiye Doğal Gaz Piyasası: Geçmiş 25 Yıl, Gelecek 25 Yıl”, Ekonomi Bilimleri Dergisi, Cilt 3, No 2, 2011 ISSN: 1309-8020 (Online)
- Kaynar, Oğuz; Zontul, Metin; Demirkoparan, Ferhan, “Som Destekli RBF Yapay Sinir Ağları ile Ankara İlinin Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Trakya Univ J Sci, 11(1):41-49, 2010. 2011 Yılı Hampetrol ve Doğal Gaz Sektör Raporu
- Öztemel, Ercan, Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık, 2.Baskı, s. 29. 2003.
- Elmas, Çetin, Yapay Sinir Ağları, Ankara, 2003.
- Allen,R.G.D,Statics for Economists,Mc-Millan,UK,1964,ss.133-152.
Toplam 12 adet kaynakça vardır.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Haziran 2013 |
| IZ | https://izlik.org/JA68YU53KE |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2013 Cilt: 5 Sayı: 1 |