Çekirge optimizasyon algoritması ve yapay sinir ağları kullanılarak hane güç tüketimi tahmini
Citation
Sert İri, T. (2022). Çekirge optimizasyon algoritması ve yapay sinir ağları kullanılarak hane güç tüketimi tahmini. [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi.Abstract
Hibrit zeki sistemler farklı yapay zeka yöntem veya tekniklerinin birleştirilmesi ile ortaya
çıkan zeki teknolojilerdir. Bu sistemlerde genellikle yapay sinir ağları (YSA), bulanık mantık
ve evrimsel algoritmaların birlikte kullanımı uygulanmaktadır ve deneysel analizlerde bu
sistemler ile daha başarılı sonuçlar elde etmek mümkün olmaktadır. Özellikle sürü-tabanlı
optimizasyon algoritmalarının YSA ile entegre edilmesi ile sınıflandırma, tahmin, eğri
kestirimi gibi birçok problem kolaylıkla çözülebilmektedir. Çekirge optimizasyon algoritması
(ÇOA)’ da YSA ile birleştirilerek oluşturulan son yıllarda yaygın olarak kullanılan başat
meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarından birisidir. Bu çalışmada, ÇOA ile YSA tabanlı
bir hibrit zeki sistem (ÇOA-YSA) önerilmektedir. Çalışmada çok katmanlı ileri yönlü bir
YSA mimarisi ÇOA ile eğitilerek, ağın en uygun ağırlıkları belirlenmiştir. Geliştirilen ÇOAYSA hibrit zeki sistemi ile öncelikle doğrusal olmayan özel veya (XOR) problemi çözülmüş,
daha sonra açık bir veriseti üzerinde hane için elektrik güç tüketimi tahmin edilmiştir. Hane
için güç tüketiminin tahmininde yürütülen deneysel çalışmalarda, tez çalışmasında önerilen
ÇOA-YSA hibrit zeki sistemi ile hesaplanan RMSE, MAPE ve R2 hata ölçüm sonuçları,
Parçacık Sürü Optimizasyonu tabanlı YSA (PSO-YSA) ve Geriye Yayılım Algoritması
tabanlı YSA (GYA-YSA) hibrit zeki sistemleri ile ulaşılan RMSE, MAPE ve R2 hata ölçüm
sonuçları ile karşılaştırılmıştır. ÇOA-YSA sisteminde, 2007 Haziran ayı için hane güç
tüketimi tahmininde ortalama RMSE, MAPE ve R2
hata ölçütleri sırası ile 2.7712, 0.9447,
0.8345 olarak hesaplanmıştır. Yine ÇOA-YSA hibrit zeki sistemi kullanılarak hane güç
tüketimi tahmininde, 2008 Mayıs ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2
ölçütleri sırası ile
2.0856, 1.1418, 0.9248 olarak; 2009 Haziran ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2
ölçütleri
sırası ile 3.705, 1.5597, 0.9249 olarak; 2010 Ocak ayı için ortalama RMSE, MAPE ve R2
ölçütleri sırası ile 3.1996, 1.6493, 0.8782 olarak hesaplanmıştır. Çalışmada yürütülen
deneysel analizlerdeki bulgular, tez çalışmasında önerilen ÇOA-YSA hibrit zeki sisteminin
başarım performansının RMSE ve MAPE hata ölçüm kriterleri için PSO-YSA ile GYA-YSA
yöntemlerine göre yüksek olduğunu göstermektedir. Hybrid intelligent systems are technologies that are created by combining different artificial
intelligence methods or techniques. In these systems, artificial neural networks (ANN), fuzzy
logic and evolutionary algorithms are generally used together, and it is possible to obtain
more successful results with these systems in experimental analysis. Especially by integrating
swarm-based optimization algorithms with ANN, many problems such as classification,
estimation, and curve estimation can be easily solved. Grasshopper optimization algorithm
(GOA) is one of the dominant meta-heuristic optimization algorithms that have been widely
used in recent years, which is created by combining with ANN. In this study, a hybrid
intelligent system (GOA-ANN) based on GOA and ANN is proposed. In the study, a multilayer feed-forward ANN architecture is trained with GOA and the optimal weights of the
network are determined. With the developed GOA-ANN hybrid intelligent system, firstly the
non-linear XOR problem is solved, and then the electrical power consumption for the
household is estimated on a publicly-available dataset. In the experimental studies conducted
for the prediction of household power consumption, RMSE, MAPE and R2
error measurement
results calculated with the GOA-ANN hybrid intelligent system proposed in the thesis study,
RMSE, MAPE and R2
error measurement results of Particle Swarm Optimization based ANN
(PSO-ANN) and Backpropagation Algorithm based ANN (BPA-ANN) hybrid intelligent
systems are compared. In the GOA-ANN system, the average RMSE, MAPE and R2
error
criteria in the household power consumption estimation for June 2007 are calculated as
2.7712, 0.9447, 0.8345 respectively. In addition, in the house power consumption estimation
using the GOA-ANN hybrid intelligent system, the average RMSE, MAPE and R2
criteria for
May 2008 are 2.0856, 1.1418, 0.9248 respectively. The average RMSE, MAPE and R2
criteria for June 2009 are 3.705, 1.5597, 0.9249 respectively. Moreover, the average RMSE,
MAPE and R2
criteria for January 2010 are calculated as 3.1996, 1.6493 and 0.8782
respectively. The findings in the experimental analyzes carried out in the study show that the
performance of the GOA-ANN hybrid intelligent system proposed in the thesis study is higher
than the PSO-ANN and BPA-ANN methods for the RMSE and MAPE measurement criteria.