Öztekin, Anastasya

Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/6906
Name Variants
Anastasya, Oztekin A.,Öztekin A.,Oztekin Öztekin, Anastasya Öztekin,A. Oztekin, Anastasya Ö., Anastasya A., Öztekin O.,Anastasya A., Oztekin Ö.,Anastasya Oztekin,A. O., Anastasya Anastasya, Öztekin
Job Title
Araştırma Görevlisi
Email Address
anastasya.oztekin@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Industrial Engineering
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
No research topics data found.

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
1
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
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
0
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
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.
No records found in other affiliations.
Scholarly Output

2

Articles

0

Views / Downloads

16/24

Supervised MSc Theses

2

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

0

Supervised Theses

2

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud
Author of Publication: search.filters.isAuthorOfPublication.97ad7730-94f7-4d45-9dc5-d57cef267755

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Master Thesis
    Univariate Time Series Methodology for Wind Energy Based on Hybrid Deep Learning Models
    (2024) Öztekin, Anastasya; Ünlü, Kamil Demirberk
    Rüzgar enerjisi günümüzde en çok tercih edilen yenilenebilir enerji alternatifi olarak kabul edilmekte ve küresel bir ilgi toplamaktadır. Ayrıca, rüzgar enerjisinin etkin kullanımı küresel ölçekte çevresel kaynakların korunmasına büyük ölçüde katkıda bulunmaktadır. Rüzgar enerjisinin değişkenliği göz önünde bulundurulduğunda, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılması için güvenilir bir tahmin geliştirmek çok önemlidir. Literatürde rüzgar enerjisinin doğru tahmini için birden fazla model geliştirilmiştir. Bu çalışmada bu sorunu gidermek için zaman serisi verilerine dayalı istatistiksel modeller kullanılmıştır. Bu çalışma, Diziden Diziye ve Evrişimli Sinir Ağı yaklaşımlarına dayalı tek değişkenli hibrit modeller geliştirerek Karaburun, İzmir, Türkiye'deki rüzgar santralleri tarafından üretilen rüzgar enerjisini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın tahmin aralığı kısa vadeden uzun vadeye kadar uzanmaktadır. En doğru tahmini belirlemek adına gerçek veriler kullanılarak çok sayıda hibrit model geliştirilmiştir. Karşılaştırma sonuçları, Evrişimli Sinir Ağı'nı Uzun Kısa Süreli Bellek hücresiyle istiflenmiş Diziden Diziye ile birleştiren hibrit modelin hem kısa hem de uzun vadede en doğru tahminleri sağladığını ortaya koymaktadır. Geliştirilen hibrit model, kısa vadeli tahminler için önemli bir değişim katsayısı ortaya koyar. Uzun vadeli tahminlerde, kısa vadeli tahminlere göre değişim katsayısında bir azalma olsa da ortalama hataların karesi, ortalama mutlak hata ve ortalama mutlak yüzde hata gibi belirleme metrikleri, modelin uzun vadeli tahminlerde doğruluğunu koruduğunu göstermektedir.
  • Master Thesis
    Rüzgar Enerjisi için Hibrit Derin Öğrenme Modellerine Dayalı Tek Değişkenli Zaman Serisi Metodolojisi
    (2024) Öztekin, Anastasya; Ünlü, Kamil Demirberk
    Rüzgar enerjisi günümüzde en çok tercih edilen yenilenebilir enerji alternatifi olarak kabul edilmekte ve küresel bir ilgi toplamaktadır. Ayrıca, rüzgar enerjisinin etkin kullanımı küresel ölçekte çevresel kaynakların korunmasına büyük ölçüde katkıda bulunmaktadır. Rüzgar enerjisinin değişkenliği göz önünde bulundurulduğunda, yenilenebilir enerji kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılması için güvenilir bir tahmin geliştirmek çok önemlidir. Literatürde rüzgar enerjisinin doğru tahmini için birden fazla model geliştirilmiştir. Bu çalışmada bu sorunu gidermek için zaman serisi verilerine dayalı istatistiksel modeller kullanılmıştır. Bu çalışma, Diziden Diziye ve Evrişimli Sinir Ağı yaklaşımlarına dayalı tek değişkenli hibrit modeller geliştirerek Karaburun, İzmir, Türkiye'deki rüzgar santralleri tarafından üretilen rüzgar enerjisini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın tahmin aralığı kısa vadeden uzun vadeye kadar uzanmaktadır. En doğru tahmini belirlemek adına gerçek veriler kullanılarak çok sayıda hibrit model geliştirilmiştir. Karşılaştırma sonuçları, Evrişimli Sinir Ağı'nı Uzun Kısa Süreli Bellek hücresiyle istiflenmiş Diziden Diziye ile birleştiren hibrit modelin hem kısa hem de uzun vadede en doğru tahminleri sağladığını ortaya koymaktadır. Geliştirilen hibrit model, kısa vadeli tahminler için önemli bir değişim katsayısı ortaya koyar. Uzun vadeli tahminlerde, kısa vadeli tahminlere göre değişim katsayısında bir azalma olsa da ortalama hataların karesi, ortalama mutlak hata ve ortalama mutlak yüzde hata gibi belirleme metrikleri, modelin uzun vadeli tahminlerde doğruluğunu koruduğunu göstermektedir.