Prediction with Multi-layer Perceptrons of Greenhouse Gas Emission Belonging to Different Sectors in Turkey

Abstract

ÖzKüresel ısınmaya neden olan karbondioksit (CO 2 ), Nitröz oksit (N 2 O) ve Metan (CH 4 ) çeşitli sektörler tarafından oluşturulan sera gazlarıdır. Birleşmiş milletler iklim değişikliği çerçeve sözleşmesince (UNFCCC) Türkiye'nin de içinde olduğu ülkelerin çeşitli sektörleri tarafından oluşturulan sera gazı emisyon değerleri kayıt altına alınarak takip edilmektedir. Ülkelerin oluşturdukları sera gazı emisyon değerleri zaman içinde birçok etkene göre farklılık oluşturabilir. Bu değerin tahmin edilmesi ülkeler açısından önemlidir. Çalışmada 1990-2014 yılları arasındaki farklı sektörlerdeki sera gazı emisyon değerleri ile yapay sinir ağı modeli ve topluluk öğrenme yöntemleri kullanılarak en iyi tahmin modelini oluşturmak için çeşitli deneyler gerçekleştirilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) modeli ile en yüksek R 2 performans değeri üretim, enerji endüstrisi, yerleşim ve ulaşım sektörleri için sırasıyla 0.86, 0.93, 0.91 ve 0.95 olarak bulunmuştur. Topluluk öğrenme yöntemlerine dayanan algoritmalar da ise ortalama R 2 değerleri bakımından en iyi performansı Extra Tree regresyon ile kurulan model sağlamıştır. Kullanılan tahmin modellerinde en iyi performans Çok Katmanlı Algılayıcı tabanlı model ile elde edilmiştir. Çalışmada yer alan sektörlerden 2020 yılında doğaya salınacağı öngörülen sera gazı emisyon değerleri açısından geçmiş dönemi kapsayan salınım değerlerinin ortalamaları ile önemli farklılıklar olduğu görülmektedir. Ayrıca geçmiş döneme oranla üretim sektörü alanında ortalama %36, enerji endüstrisi sektöründe %64 ve ulaşım sektöründe %63 oranında bir artış öngörülmektedir.