SOLAR KAYNAKLI SÜRDÜRÜLEBİLİR ELEKTRİK TÜKETİMİNİN GAYRİ SAFİ YURTİÇİ HASILA ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: RASSAL ORMAN REGRESYONU-Reference-Cited by-同舟云学术

SOLAR KAYNAKLI SÜRDÜRÜLEBİLİR ELEKTRİK TÜKETİMİNİN GAYRİ SAFİ YURTİÇİ HASILA ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: RASSAL ORMAN REGRESYONU

Published:2024-07-31 Issue:1 Volume:16 Page:41-56
ISSN:1309-8020
Container-title:Ekonomi Bilimleri Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

Mutlu Nesibe Manav¹^ORCID,Akoğan Fadime²^ORCID,İmre Süreyya³^ORCID

Affiliation:

1. NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ, İDARİ VE SOSYAL BİLİMLER FAKÜLTESİ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ

2. İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ, İDARİ VE SOSYAL BİLİMLER FAKÜLTESİ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ PR. (ÜCRETLİ)

3. İSTANBUL GELİŞİM ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ, İDARİ VE SOSYAL BİLİMLER FAKÜLTESİ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ PR. (TAM BURSLU)

Abstract

Bu çalışmada, elektrik tüketiminde sürdürülebilir bir kaynak olarak solar enerjiden yararlanmanın ülkelerin ekonomisine pozitif katkıda bulunacağı öngörüsü, G8 ülkeleri ve Türkiye özelinde, bu ülkelerin 2016-2020 dönemine ait ilgili verileri analiz edilerek araştırılmaktadır. Bu verilerle makine öğrenmesi yöntemlerinden Rassal Orman Regresyonu kullanılarak gayri safi yurtiçi hasıla tahmini yapılmış ve kurulan modelin performansı %89 olarak bulunmuştur. Bu çalışma, ekonomi ve çevrenin sürdürülebilirliğine katkı sağlarken güncel veri ve metot kullanımı ile literatürde fark yaratmaktadır.

Funder

Çalışmada herhangi bir kurum ya da kuruluştan destek alınmamıştır.

Publisher

Sosyal Bilimler Arastirmalari Dernegi

Reference24 articles.

1. Akşit, M. (2020) Büyük Veride Hiyerarşik Kümeleme Yöntemlerinin Kofenetik Korelasyon İle Karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.

2. Altay, B. , Tuğcu, C. T. & Topcu, M. (2011). İşsizlik Ve Enflasyon Oranları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: G8 Ülkeleri Örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(2), 1-26.

3. Kartal, E., & Balaban, M. E.(2015) Sınıflandırmaya Dayalı Makine Öğrenmesi Teknikleri Ve Kardiyolojik Risk Değerlendirmesine İlişkin Bir Uygulama.

4. Biau, G., Scornet, E. (2016). A random forest guided tour. TEST 25, 197–227 https://doi.org/10.1007/s11749-016-0481-7

5. Güzel, B.,Okatan, E. & Kırbaş, İ. (2021). Yapay Zekâ Yaklaşımlarıyla Gün Öncesi Güneş Işınımı Tahmini. 3rd International Young Researchers Student Congress.