- Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
- Vol: 7 Issue: 4
- Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağı Kullanarak Global Güneş Işınımı Zaman Serileri Tahmini
Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağı Kullanarak Global Güneş Işınımı Zaman Serileri Tahmini
Authors : Ahmet Kara
Pages : 882-892
Doi:10.29109/gujsc.571831
View : 15 | Download : 7
Publication Date : 2019-12-24
Article Type : Research
Abstract :Global güneş ışınımı tahmini, güneş enerjisi sistemlerinin etkin yönetimi ve işletilmesinin yanı sıra gelecekteki enerji üretimi hakkında güvenilir bilgi sağlamak için giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, günlük güneş ışınım tahmin problemini etkin bir model oluşturmak için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağı önerilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği Karar Ağaçları Regresyon, Rastgele Orman Regresyon, Gradyan Güçlendirme ve K-En Yakın Komşu gibi en etkili makine öğrenme algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. LSTM modelinin yaklaşımının etkinliğini doğrulamak için Çorum - Türkiye’de Temmuz-1983 ve Aralık-2018 tarihleri arasında global güneş ışınımı sıralı zaman serileri verileri kullanılmıştır. Simülasyon sonuçları, LSTM yönteminin diğer makine öğrenme modellerinden daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir.Keywords : Derin sinir ağı, Zaman serileri tahmini, Uzun kısa süreli hafıza, Güneş ışınımı tahmini, Makine öğrenmesi