Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 17
 İndirme 8
ANFIS Yöntemi İle Türkiye Karbondioksit Salınımı Tahmini
2022
Dergi:  
Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi
Yazar:  
Özet:

Günümüzde küresel olarak yüksek seviyelerde görülen sanayileşme, hızlı nüfus artışı, bilinçsizce tüketilen enerji kaynakları ve yüksek enerji talebi karbon emisyon miktarının artışını beraberinde getirmiştir. Sera gazı salınımının artması, dünya genelinde olduğu gibi ülkemizde de ekonomik gelişmeyi, sürdürülebilir büyümeyi, iklim şartlarını, şehirleşmeyi ve en temelde de ekonomik gücü tehdit eder bir konuma gelmiştir. Bu çalışmada, karbondioksit salınımı tahmininde hem bulanık mantık hem yapay sinir ağlarının bütünleşik olduğu Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistem (ANFIS) yöntemi kullanılmıştır. Uygulamanın birinci bölümünde Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GSYİH), nüfus, ihracat, ithalat açıklayıcı değişkenleri için 1998-2018 yıllarını kapsayan aylık veri seti ile geriye dönük 2019-2020 karbon emisyonu (R2=0,964) tahmin edilmiştir. İkinci bölümde ilk bölümde elde edilen verilerde kullanılarak aylık karbon emisyonu değerleri (t) için (t-12, t-11, t-10, ort-t-12, ort-t-11, ort-t-10) değişkenleri kullanılarak yüksek tahmin başarısı (R2=0,99) ile 2021, 2022 ve 2023 yılları için tahmin edilmiştir. Bu kapsamda, çalışma bulguları Kyoto Protokolü ve Paris İklim Anlaşması kapsamında değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçların karar vericiler için karbon emisyonlarının düşürülmesi proje ve planlarında yardımcı olması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Prediction Of Carbon Dioxide Emissions For Turkey Using Anfis Method
2022
Yazar:  
Özet:

Today, global high levels of industrialization, rapid population growth, unconsciously consumed energy resources and high energy demand have brought about an increase in the amount of carbon emissions. The increase in greenhouse gas emissions has come to a position that threatens economic development, sustainable growth, climate conditions, urbanization and most importantly economic power in Turkey as well as in the world. In the study, the Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) method, in which both fuzzy logic and artificial neural networks are integrated, is used for the estimation of carbon dioxide emissions. In the first part of the application, the monthly data set covering the years 1998-2018 for the explanatory variables of Gross Domestic Product (GDP), population, exports, and imports and retrospective 2019-2020 carbon emissions (R2=0.964) are estimated. In the second part, using the data obtained in the first part, the variables (t-12, t-11, t-10, mean-t-12, mean-t-11, mean-t-10) for monthly carbon emission values (t) are used. Forecasting success (R2=0.99) is estimated for 2021, 2022 and 2023. In this context, the findings of the study are evaluated within the scope of the Kyoto Protocol and the Paris Climate Agreement. It is expected that the results obtained would help decision makers in their projects and plans to reduce carbon emissions.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 707
Atıf : 3.911
2023 Impact/Etki : 0.389
Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi