A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning for Time Series Forecasting: A Case Study of Choosing the Best Prediction Model for Turkey Electricity Production

Authors : Ramazan ÜNLÜ

Pages : 635-646

Doi:10.19113/sdufenbed.494396

View : 16 | Download : 16

Publication Date : 2019-08-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda Türkiye ihtiyaçlarını karşılayabilmek adına elektrik üretimine yoğun  bir şekilde dikkat vermektedir. Araştırmacılar elektrik üretim, tüketim ve talep miktarını  doğru bir şekilde tahmin etmek için istatistik ve yapay zeka tabanlı yöntemleri de içeren  birçok farklı metod uygulamışlardır. Sınırlı sayıda araştırmacı Türkiye’nin elektrik üretim  tahminleme problemini bir zaman serisi analizi olarak irdelemiştir. Bu nedenle bu  çalışmada söz konusu problem zaman serileri analizi olarak ele alınmıştır. Bu açıdan  çalışmada hem Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM); ve Çok Katmanlı Nöronlar insert ignore into journalissuearticles values(ÇKN); gibi  klasik makine öğrenimi yöntemleri hem de Uzun Kısa Dönemli Hafıza insert ignore into journalissuearticles values(UKDH); yöntemi  gibi derin öğrenme yöntemi Türkiye’nin üretmesi gereken aylık elektrik üretim miktarını  tahmin etmek için kullanılmıştır. Çalışmanın bulgularına dayalı olarak derin öğrenme  algoritması istatistiksel hata oranlarına göre diğer klasik makine öğrenimi yöntemlerinden  daha başarılı sonuçlar vermektedir.
Keywords : Makine öğrenimi, Derin öğrenme, UKDH, Zaman serileri