Özet

Doğal gaz tüketim tahmininde klasik zaman serilerinin yanı sıra son zamanlarda yapay sinir ağları başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmada doğalgaz tüketimini tahmin amacıyla iyi bir fonksiyon yaklaştırıcı olarak bilinen Radyal Tabanlı Sinir Ağları kullanılmıştır. Veri setinin büyük olması durumunda RBF ağlarının eğitiminde gizli katmanda kullanılacak nöron sayısının ne olacağı ve bu katmanda yer alan nöronlara ait radyal fonksiyonların merkezlerinin nasıl belirleneceği önemli problemlerden birisini oluşturmaktadır. Bu amaçla RBF ağlarının eğitiminde SOM yapay sinir ağları ile K-means kümeleme algoritmalarından yararlanılmıştır. Her iki yöntemle de ayrı ayrı eğitilen RBF ağları yardımıyla tahminler yapılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır.