Karayolları Enerji Tüketiminin Motorlu Taşıt Türlerine ve Kullanılan Akaryakıt Miktarına Göre Modellenmesi

Abstract

Karayollarında tüketilen enerji kaynağını fosil yakıtlardan almaktadır. Fosil yakıtlar yenilenemeyen enerji kaynakları arasında yer almakta ve nüfus, tarım, sanayi ve hizmet sektörlerindeki büyümeler bu kaynakların tüketimini artırmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de karayollarındaki enerji tüketiminin araç türleri ve toplam tüketilen akaryakıt miktarları arasındaki ilişki incelenmiştir. Enerji tüketiminin tahmini için yapay sinir ağları (YSA) ve çok değişkenli regresyon (MR) yöntemleri ile modellemeler yapılmıştır. Oluşturulan modelde, trafiğe kayıtlı otomobil ve motosiklet sayıları, diğer motorlu taşıt türleri ve toplam tüketilen akaryakıt miktarı bağımsız değişken olarak incelenmiştir. Oluşturulan modelin değerlendirilmesinde determinasyon katsayısı (R2), hataların karelerinin ortalaması (HKO), korelasyon katsayısı (R) ve ortalama yüzde hata (OYH) değerleri performans kriteri olarak dikkate alınmıştır. Dikkate alınan kriterlere göre en iyi modelin YSA modeli olduğu gözlemlenmiştir. Bu modelde R2 değeri 0,998, HKO değeri 37106,774, R değeri 0,999 ve OYH değeri -0,13 olarak hesaplanmıştır. Oluşturulan model ile karayollarında enerji tüketimi başarılı bir şekilde tahmin edilmiştir.

The energy source consumed on highways is derived from fosil fuels. Fossil fuels are among then non-renewable energy sources and growth in the population, agriculture, industry and service sectors in creases the consumption of the seresources. In this study, energy consumption is studied the relationship between vehicle type sand total amount of fuel consumed in energy consumption highways in Turkey. For the estimation of energy consumption, modeling has been made with artificial neural networks (ANN) and multivariate regression (MR) methods. In the model created, the number of automobiles and motorcycles registered in the traffic, other types of motor vehicles and the total amount of fuel consumed were examined as independent variables. In the evaluation of the created model, coefficient of determination (R2), mean squares of errors (MSE) and mean percent error (MPE) values were considered as performance criteria. It was observed that the best model according to the criteria considered was ANN. In this model the R2 value was calculated as 0,998; the MSE value as 37106,774; the R value as 0,999; and the MPE value as -0,13. Energy consumption on highways has been successfully estimated with the created model.