Derin öğrenme tabanlı konut yükü tanımlama modeli ve performans analizi

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
Cilt: 40 Sayı: 3
Derin öğrenme tabanlı konut yükü tanımlama modeli ve performans analizi

Derin öğrenme tabanlı konut yükü tanımlama modeli ve performans analizi

Authors : Ardan Hüseyin Eşlik, Emre Akarslan, Rasim Doğan

Pages : 1637-1646

Doi:10.17341/gazimmfd.1473453

View : 107 | Download : 146

Publication Date : 2025-08-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Modern çağın hızla değişen enerji ihtiyaçlarına cevap vermek, evlerin enerji yönetimini daha da kritik hale getirmektedir. Akıllı ev teknolojilerinin yükselişiyle birlikte, konut yüklerinin etkili bir şekilde tanımlanması ve yönetilmesi giderek daha büyük bir önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, konut yükü tanımlaması için CNN derin öğrenme tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen modelin etkinliği ve uygulanabilirliği, geleneksel makine öğrenimi yöntemleri olan Rastgele Orman, Karar Ağaçları ve K-En Yakın Komşu ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Afyon Kocatepe Üniversitesi laboratuvarlarında gerçekleştirilen deneysel verilerle desteklenen çalışma sonuçları, CNN derin öğrenme modelinin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F-ölçütü gibi kritik metriklerde en üstün performansı sergilediğini ortaya koymuştur.
Keywords : Konut Yükü Tanımlaması, Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Zaman Serisi Sınıflandırması, Makine Öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.