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 6
 Görüntüleme 10
 İndirme 5
COMPARING ENERGY DEMAND ESTIMATION USING VARIOUS STATISTICAL METHODS: THE CASE OF TURKEY
2016
Dergi:  
Gazi University Journal of Science
Yazar:  
Özet:

Many engineers and scientists concern with future energy demand. They use many different statistical methods to estimate future energy demand such as multiple linear regression, neural networks, genetic algorithms and so on. In this paper, we propose ridge regression (RR) and partial least squares regression (PLSR) methods to estimate future energy demand. Because of the fact that variables, which are used in energy demand, are very collinear, ridge regression and partial least squares regression methods give more realistic results than least squares regression method. So, energy demand equations are developed based on RR and PLSR methods. Since, RR give better estimation, we estimate Turkey’s future energy demand based on RR method.

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










Gazi University Journal of Science

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.843
Atıf : 1.744
2023 Impact/Etki : 0.165
Gazi University Journal of Science