Determinants of CO2 Emissions in Turkey: An Application with Multilayer Artificial Neural Networks

Hasan SÖYLER, Oktay KIZILKAYA
{"title":"Determinants of CO2 Emissions in Turkey: An Application with Multilayer Artificial Neural Networks","authors":"Hasan SÖYLER, Oktay KIZILKAYA","doi":"10.33206/mjss.1320873","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Fosil yakıtların kullanılması sonucu doğaya salınan CO2, çevresel sorunlara neden olan en önemli sera gazlarından birisidir. Dolayısıyla CO2 emisyonlarının zaman içinde nasıl değiştiğinin araştırılması ve CO2 emisyonu üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak CO2 emisyonu tahmini gerçekleştirilmiş ve çalışmada ele alınan bağımsız değişkenlerin bağıl önemlerini değerlendirmek amacıyla Garson Algoritması kullanılmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları, YSA modellerinin CO2 emisyonu tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduklarını göstermektedir. Yapılan önem analizi sonucunda Türkiye’de CO2 emisyonunu etkileyen en önemli faktörün yenilenebilir enerji tüketimi olduğu belirlenmiştir.","PeriodicalId":18120,"journal":{"name":"MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi","volume":"55 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33206/mjss.1320873","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Fosil yakıtların kullanılması sonucu doğaya salınan CO2, çevresel sorunlara neden olan en önemli sera gazlarından birisidir. Dolayısıyla CO2 emisyonlarının zaman içinde nasıl değiştiğinin araştırılması ve CO2 emisyonu üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak CO2 emisyonu tahmini gerçekleştirilmiş ve çalışmada ele alınan bağımsız değişkenlerin bağıl önemlerini değerlendirmek amacıyla Garson Algoritması kullanılmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları, YSA modellerinin CO2 emisyonu tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduklarını göstermektedir. Yapılan önem analizi sonucunda Türkiye’de CO2 emisyonunu etkileyen en önemli faktörün yenilenebilir enerji tüketimi olduğu belirlenmiştir.
土耳其二氧化碳排放的决定因素:多层人工神经网络的应用
因使用化石燃料而排放到自然界的二氧化碳是造成环境问题的最重要温室气体之一。因此,研究二氧化碳排放量随时间的变化以及确定影响二氧化碳排放量的因素非常重要。本研究采用人工神经网络(ANN)方法估算二氧化碳排放量,并使用加森算法评估研究中考虑的自变量的相对重要性。估算结果表明,人工神经网络模型是一种可用于二氧化碳排放量估算的成功方法。重要性分析结果表明,影响土耳其二氧化碳排放量的最重要因素是可再生能源消费。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信