Kütahya İli Güneşlenme Şiddetinin Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Doğrusal Regresyonla Tahmini

Abstract

Bu çalışmada Kütahya ili güneşlenme şiddeti yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon kullanılarak tahmin edilmiştir. Güneşlenme şiddeti tahmin etmede girdi parametreleri olarak gün sayısı, sıcaklık, bağıl nem, rüzgâr hızı ve güneşlenme süresi kullanılmış ve farklı kombinasyonlar oluşturularak tahmin modelleri elde edilmiştir. Güneşlenme şiddeti tahmini için oluşturulan modeller 1981-1998 yılları arasında eğitim, 1999-2004 yılları arasında test ve 2005-2010 yılları verileri doğrulama için kullanılmıştır. Güneşlenme süresinin ve hava sıcaklığının girdi olarak kullanıldığı modeller istatistiksel olarak en iyi performansı göstermiştir. Bu çalışmada, geliştirilen yapay sinir ağları modelleri ile çoklu regresyon modelleri karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağları ile elde edilen modeller Kütahya ili güneşlenme şiddetini başarılı bir şekilde tahmin etmiştir.

In this study, the solar radiation in Kütahya province was estimated by using artificial neural networks and multiple linear regression. The number of days, temperature, relative humidity, wind speed and sunshine duration were used as input parameters in estimating the solar radiation and estimation models were obtained by creating different combinations. The models created for the estimation of solar radiation were used for education between 1981-1998, for testing between 1999-2004 and for data validation for 2005-2010. The models using sunshine duration and air temperature as input showed the best statistical performance. In this study, a comparative study was performed between the developed neural network models and multiple regression models. The models of artificial neural networks have successfully estimated the solar radiation of Kütahya province.