Bu çalışmada GVMCT ile ifade edilen ve gri Verhulst modeline sabit terimin eklenmesi ile oluşturulan model üzerine çalışılmıştır. Bu modele ilişkin diferansiyel denklem çözülerek gri tahmin denklemi elde edilmiştir. Elde edilen tahmin denkleminin performansının değerlendirilmesi amacıyla enerji alanında bir uygulama çalışması yapılmıştır. Konut Sektörünün Tükettiği Toplam Enerji (TERS) ve Ticari Sektörün Tükettiği Toplam Enerji (TECS) değişkenlerine ilişkin veri setleri incelenmiştir. Veri setinin uygun olması nedeniyle ilgili değişkenler için hem zaman serileri analizi kullanılarak hem de gri modelleme (GM (1,1) modeli, Gri Verhulst Modeli ve GVMCT modeli) kullanılarak çeşitli tahmin denklemleri oluşturulmuştur. Elde edilen tahmin denklemlerinin performansı MSE, MAE ve RMSE performans ölçülerine göre kıyaslanmıştır. ├ ( x) ̂^((1) ) (k)┤|_(k=1)=x^((1) ) (1) başlangıç koşulu altında, TERS değişkeni için RMSE, MAE, MSE değerleri sırasıyla 711201.26, 721.37, 843.33, TECS değişkeni için RMSE, MAE, MSE değerleri sırasıyla 266685.55, 437.69, 516.42 elde edilmiştir. İki değişken içinde diğer modellerin performans kriterleri değerlerine göre daha küçük olması dolayısıyla önerilen GVMCT modelinin performansının daha iyi olduğu görülmektedir. Elde edilen tahmin denklemleri kullanılarak iki dönem için öngörü yapılmış ve gerçek değerler ile kıyaslanmıştır.
In this study, we worked on the model expressed by GVMCT and created by adding a fixed term to the gray Verhulst model. The differential equation for this model is resolved and the grey estimate equation is obtained. An application study in the field of energy was conducted in order to assess the performance of the obtained forecast equation. Data sets of the total energy consumed by the housing sector (TERS) and the total energy consumed by the commercial sector (TECS) variables have been studied. Because the data set is suitable, various predictive equations have been created for the relevant variables both using time series analysis and using gray modeling (GM (1,1) model, Gray Verhulst model and GVMCT model). The performance of the obtained predictive equations is compared according to the performance measurements of MSE, MAE and RMSE. ├ ( x)
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|