Yerlikaya Özkurt, Fatma

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/6762
Name Variants
Yerlikaya-Özkurt,F.
F., Yerlikaya Ozkurt
Y.,Fatma
Y., Fatma
Yerlikaya Özkurt,F.
Fatma Yerlikaya Özkurt
Yerlikaya Ozkurt,Fatma
Yerlikaya Ozkurt,F.
F., Yerlikaya Özkurt
Yerlikaya Ozkurt, Fatma
Fatma, Yerlikaya Özkurt
F.,Yerlikaya Özkurt
Y.Ö.Fatma
F.,Yerlikaya Ozkurt
Fatma, Yerlikaya Ozkurt
Y. Ö. Fatma
Y. O. Fatma
Yerlikaya Özkurt, Fatma
Yerlikaya-Ozkurt, Fatma
Yerlikaya-Ozkurt, Fatma
Yerlikaya-oezkurt, Fatma
Yerlikaya-Ozkurt,F.
Özkurt, Fatma Yerlikaya
Ozkurt, F. Yerlikaya
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
fatma.yerlikaya@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Industrial Engineering
Status
Former Staff
Website
http
ORCID ID
0000-0002-4747-8461
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
2
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
2
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
7
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
2
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
0
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

18

Articles

14

Views / Downloads

52/35

Supervised MSc Theses

2

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

67

Scopus Citation Count

70

Patents

0

Projects

3

WoS Citations per Publication

3.72

Scopus Citations per Publication

3.89

Open Access Source

10

Supervised Theses

2

JournalCount
Natural Hazards2
Journal of Applied Statistics2
Journal of Industrial and Management Optimization2
Journal of Dynamics and Games1
Journal of Statistics and Management Systems1
Current Page: 1 / 3

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

2021 - 20222
Reset filters

Settings

Type: Master Thesis

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Elektrik Talep Tahminine Dayalı Karma Tam Sayılı Programlama ile Türkiye'nin Stratejik Enerji Üretimi Planlaması
    (2021) Yörük, Gökay; Baç, Uğur; Özkurt, Fatma Yerlikaya
    Bu tezde, Türkiye için enerji planlama problemi, stratejik planlama, enerji politikası, enerji güç kapasite planlaması, teknoloji seçimi ve çevre politikaları açısından ele alınmaktadır. Stratejik elektrik planlaması kapsamında; fosil yakıtlar, yenilenebilir enerji, nükleer enerji gibi alternatif teknolojileri göz önünde bulunduran karışık tam sayılı matematiksel programlama modeli önerilmiştir. Çalışmada maliyetin (yatırım, operasyon ve bakım) en küçüklenmesine ek olarak, CO2 emisyonunun sınırlandırılması, enerji kaynak paylaşımı kısıtlama politikaları ve yenilenebilir enerji teşvik politikaları gibi hususlar önerilen modelde ele alınmıştır. Planlama sürecinde elektrik talebini tahmin etmek için regresyon metotları, üstel düzeltme, Winter ve Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemleri gibi bir dizi tahmin tekniği kullanılmış ve farklı hata ölçüm kriterleri kullanılarak en iyi yöntem seçilmiştir. Modelin bir uygulaması olarak Türkiye'nin Stratejik Elektrik Planlama Problemi ele alınmış ve iki farklı (2021-2030 ve 2021-2040) planlama aralığı için çözülmüştür. Sonuçlar, yenilenebilir enerji üretim seçenekleri olan güneş, rüzgâr ve hidroelektrik alternatiflerinin kullanımının önemli ölçüde artacağını, enerji üretiminde fosil yakıtların kullanımının ise belirgin bir şekilde azalacağını göstermektedir. Sonuç olarak, bu araştırma yenilenebilir enerji yatırımlarının kademeli olarak artırılmasını ve uzun vadede fosil yakıt alternatiflerinin yerini almasını önermektedir. Bu değişiklik yalnızca yatırım, işletme ve bakım maliyetlerini düşürmekle kalmayacak, aynı zamanda emisyon seviyesini de önemli ölçüde düşürecektir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Çoklu Bağlantı Sorunu Durumunda Küçültme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Değerlendirilmesi
    (2022) Kılıçoğlu, Şevval; Kılıçoğlu, Şevval; Yerlikaya Özkurt, Fatma; Kılıçoğlu, Şevval; Yerlikaya Özkurt, Fatma; Özkurt, Fatma Yerlikaya; Industrial Engineering; Industrial Engineering
    Mühendislik, tıp, doğa ve sosyal bilimler gibi uygulamalı bilimlerin birçok alanında veri analizi ve veri yorumlamanın kullanımı artarak önem kazanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda veri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. Basitliği ve kolay yorumlanması nedeniyle, en çok tercih edilen istatistiksel analiz yöntemlerinden biri, çoklu doğrusal regresyondur. Bu regresyon modelleri, birden fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar. Ancak bazen çoklu doğrusal regresyon modelinin uygulanacağı veri setlerinde bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (iç ilişki) olduğu gözlemlenebilir. Bu da, modelde tahmin edilen katsayıların varyansının büyük ve yanlılıklarının düşük olmasına neden olmaktadır. Bu gibi durumlarda model tahminleri doğru sonuç vermeyebilir ve modelin güvenilirliği düşebilir. Veri setindeki değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı varsa bunun önceden belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu amaç doğrultusunda kullanılan çok sayıda çoklu doğrusal bağlantı tespit etme yöntemi ve bu sorunu çözmek için geliştirilmiş çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Çoklu doğrusal bağlantı problemini çözmek için en popüler ve güçlü yöntemler küçültme yöntemleridir. Küçültme yöntemleri, modelde tahmin edilen parametrelerin varyansını azaltarak çoklu doğrusal bağlantı sorununu en aza indirmeyi amaçlar. En çok tercih edilen küçültme yöntemlerinden olan Ridge Regresyon, Lasso ve Elastik Net modeldeki değişkenlerin katsayılarını direkt sıfır yapar veya sıfıra çok yaklaştırır. Bu tez çalışmasında, Ridge Regresyon, Lasso ve Elastik Net, farklı özelliklere sahip dokuz farklı simüle edilmiş veri setine uygulanmıştır. Simüle edilmiş veri setlerindeki bazı bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantıyı oluşturmak için Copula fonksiyonu kullanılmıştır. Daha sonra, yukarıda bahsedilen küçültme yöntemlerinin tümü, üç tane gerçek hayat veri setine de uygulanmıştır. Bu veri setleri, boyutlarına göre küçük, orta ve büyük olarak sınıflandırılan simüle edilmiş veri setleri ile eşleştirilmiştir. Simüle edilmiş veri setlerine uygulanan küçültme yöntemlerinin doğruluğunu ölçmek için 10 Katlamalı Çapraz Doğrulama yaklaşımı uygulanmıştır. Bunun yanında, gerçek hayat veri setleri için, veri setini yalnızca bir eğitim ve bir test verisine ayırmaya dayanan hold-out yöntemi tercih edilmiştir. Tüm modeller oluşturulduktan sonra, hangi özelliklere sahip veri setlerinde hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiğini belirlemek için her bir yöntem özelinde bazı performans ölçütleri hesaplanmıştır. Ortalama kare hatası (MSE), bağımsız değişken sayısına bağlı ortalama kare hatası (PMSE), R-kare, ortalama mutlak hata (MAE) ve açıklanan varyans, karar verme aşamasında kullanılan performans ölçütleridir. Performans sonuçlarından yola çıkarak, küçültme yöntemleri çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS ile karşılaştırılmış ve her bir veri seti için yöntemlerin tercih sırası belirlenmiştir. Tüm performans ve TOPSIS sonuçları incelendiğinde, genellikle küçük veri setlerinde en iyi sonuçları ridge regresyonunun verdiği, veri seti büyüdükçe yani karmaşıklık arttıkça küçültme yöntemlerinin tahmin edilen katsayıların varyansını azaltmak için değişken seçimi yapma eğiliminde olduğu ve bu yüzden de lasso ve elastik net modellerinin daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Modeller arasında genel bir sıralama yapılacak olursa lasso, elastik net ve ridge regresyonu olarak sıralanabilir.