@article{ÖZDEMİR_İNCE_AYLAK_ORAL_TAŞ_2020, title={TÜRKİYE İÇİN GÜNEŞ ENERJİSİ KURULU GÜCÜNÜN YAPAY SİNİR AĞI VE İKİ YÖNLÜ UZUN- KISA VADELİ BELLEK KULLANILARAK TAHMİNİ}, volume={8}, url={https://www.bmij.org/index.php/1/article/view/1639}, DOI={10.15295/bmij.v8i5.1639}, abstractNote={<p><em>Sürdürülebilir bir kalkınma için yenilenebilir enerji kaynakları önemli bir rol oynamakta ve yenilenebilir enerji kaynaklı enerji üretiminin payı tüm dünyada hızla artmaktadır. Ülkemiz, bulunduğu coğrafi konumu nedeniyle hem güneş hem de rüzgâr enerjisi açısından büyük bir potansiyele sahiptir. Bu potansiyeli kullanma konusunda henüz istenen düzeye ulaşılamamıştır. Yine de son yıllarda kurulu gücün artmasıyla birlikte güneş enerjisinden elektrik üretimi çalışmaları hız kazanmıştır. Bu çalışmada, Türkiye’nin 2009-2019 yılları arasındaki kümülatif güneş enerjisi kurulu gücü verileri kullanılmıştır. Bu veriler ile 2020 yılı için kümülatif kurulu gücü tahmin etmek amacıyla Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network - ANN) ve İki Yönlü Uzun-Kısa Vadeli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory - BLSTM) yöntemleri kullanılmıştır. Kümülatif kurulu güç tahmin edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır.</em></p>}, number={5}, journal={Business & Management Studies: An International Journal}, author={ÖZDEMİR, Mehmet Hakan and İNCE, Murat and AYLAK, Batin Latif and ORAL, Okan and TAŞ, Mehmet Ali}, year={2020}, month={Ara.}, pages={4047–4068} }