Scopus Eşleşmesi Bulundu
46
Atıf
5
Cilt
279-289
Sayfa
Scopus Yazarları: A. A. Altun, Mehmet Çunkaş
Özet
This article presents an approach for Turkey's long-term electricity demand forecasting. Two Artificial Neural Network structures, three-layered back-propagation and a recurrent neural network are designed and tested for this purpose. Predictions are done for the years 2008 to 2014. Since long-term forecasting is mainly influenced by economic factors, this study focuses on economic data. The proposed approach produces lower percent errors, especially in the recurrent neural network. The forecast results by artificial neural networks are also compared with official forecasts. Copyright © 2010 Taylor & Francis Group, LLC.
Anahtar Kelimeler (Scopus)
artificial neural networks
load forecasting
Turkey
economic factors
Scimago Dergi Bilgisi
Otomatik ISSN Eşleştirmesi
2010 yılı verileri
Energy Sources, Part B: Economics, Planning and Policy
Q1
SJR Quartile
0,584
SJR Skoru
57
H-Index
Kategoriler: Chemical Engineering (miscellaneous) (Q1) · Energy Engineering and Power Technology (Q1) · Fuel Technology (Q1) · Environmental Science (miscellaneous) (Q2) · Nuclear Energy and Engineering (Q2) · Renewable Energy, Sustainability and the Environment (Q2)
Alanlar: Chemical Engineering · Energy · Environmental Science
Ülke: United Kingdom
· Taylor and Francis Ltd.
Bu bilgiler makale yılına göre Scimago veritabanından ISSN eşleştirmesiyle otomatik getirilmektedir.
Dergi sıralama verileri Scimago'nun ilgili yılı baz alınmaktadır.
Anahtar Kelimeler
artificial neural networks
load forecasting
Turkey
economic factors
Makale Bilgileri
Dergi
Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy
ISSN
1556-7249
Yıl
2010
/ 6. ay
Cilt / Sayı
5
/ 3
Sayfalar
279 – 289
Makale Türü
Özgün Makale
Hakemlik
Hakemli
Endeks
SCI-Expanded
Yayın Dili
İngilizce
Kapsam
Uluslararası
Toplam Yazar
2 kişi
Erişim Türü
Elektronik
Erişim Linki
Makaleye Git
Alan
Mühendislik Temel Alanı-
Elektrik-Elektronik Mühendisliği
YÖKSİS Yazar Kaydı
Yazar Adı
ÇUNKAŞ MEHMET,ALTUN ADEM ALPASLAN
YÖKSİS ID
373598
Hızlı Erişim
Metrikler
Scopus Atıf
46
Yazar Sayısı
2