Implementation of GSA (Gravitation Search Algorithm) and IWO (Invasive Weed Optimization) for The Prediction of The Energy Demand in Turkey Using Linear Form
| Autor: | KOC, İsmail, NUREDDIN, Refik, KAHRAMANLI, Humar |
|---|---|
| Jazyk: | turečtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Volume: 6, Issue: 4 529-543 Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi |
| ISSN: | 2147-9364 |
| Popis: | Bu çalışma, Türkiye'deki ekonomik göstergelere dayalı enerji talep tahmini ile ilgilidir. Enerjitalebini tahmin etmek için Yerçekimi Arama Algoritması (GSA) ve Yabani Ot Algoritması (IWO)tekniklerine dayanan iki farklı model önerilmektedir. GSA yöntemi, Newton’un hareket ve yerçekimikanunlarından esinlenerek geliştirilmiş sezgisel optimizasyon algoritmasıdır. IWO algoritması isedoğadaki yabani otların istilacı karakterlerinden esinlenen, evrimsel bir optimizasyon algoritmasıdır.GSA ve IWO yöntemlerine dayalı enerji talep modelleri, gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYİH), nüfus, ithalatve ihracat verilerini giriş parametresi şeklinde kullanan bir model olarak önerilmektedir. Önerilenyöntemler doğrusal regresyon modeli kullanılarak geliştirilmiştir. Türkiye’nin gelecekteki enerji talebiise üç farklı senaryo altında tahmin edilmektedir. Önerilen tahmin modellerinden elde edilen deneyselsonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. 1979 ve 2005 yılları arasındaki veriler kullanılarakgerçekleştirilen tahmin modelinde IWO literatürdeki diğer yöntemlerle de kıyaslanmış ve IWO yöntemien yüksek performansı verdiği görülmüştür. 1979 ve 2011 yılları arasındaki tüm veri seti kullanılarakgerçekleştirilen tahmin modelinde ise GSA, IWO yöntemiyle karşılaştırılmış ve GSA daha iyi birperformans elde etmiştir. This paper deals with energy demand forecast based on economic indicators in Turkey.Two different models based on the Gravity Search Algorithm (GSA) and Invasive Weed OptimizationAlgorithm (IWO) techniques are proposed to estimate energy demand. GSA is heuristic optimizationalgorithm inspired by Newton's laws of motion and gravity. The IWO algorithm is an evolutionaryoptimization algorithm inspired by the invasive characters of weeds in the wild. Energy demand modelsbased on GSA and IWO methods are proposed using gross domestic product (GDP), population, importand export data as input parameters. Proposed methods are developed using linear regression model.Turkey's future energy demand is estimated under three different scenarios. The experimental resultsobtained by prediction models are given comparatively. In the prediction model using data between1979 and 2005, IWO is compared with other methods in the literature and IWO method shows thehighest performance. However, in the forecasting model obtained using the entire data set between 1979and 2011, GSA is compared with the IWO method and GSA achieves better performance than IWO. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|