Forecasting Carbon Dioxide Emissions for D-8 Countries by Artificial Neural Networks: Levenberg-Marquardt Algorithm

Abstract

Son yıllarda büyüme, kalkınma ve sürdürülebilirlik odaklı yaşam tarzı özellikle gelişmekte olan ülkeler için ayrı bir sorunsalı oluşturmaktadır. Bu çalışmada 1990-2020 yılları arasında tamamı gelişmekte olan ülkelerden oluşan D8 ülkeleri (Endonezya, Bangladeş, İran, Mısır, Malezya, Pakistan, Nijerya ve Türkiye) için kişi başı GSYH, kişi başı enerji tüketimi (yenilenebilir, fosil, toplam), kentsel nüfus artışı ve karbondioksit emisyonu, verileri kullanılarak yapay sinir ağları (YSA) yöntemi ile ülkelere ait karbondioksit emisyonu oranları tahmin edilmiştir. Çalışmada kurulan YSA modelinde veri tabanı verilerinin rastgele olarak %70’i eğitim, %15’i doğrulama ve %15’i test verilerine ayrılmıştır. Oluşturulan bu yapay sinir ağı, Levenberg-Marquardt algoritması ile eğitilmiştir. Modelin performans göstergelerinden Regresyon R değerleri eğitim verileri için 0,99, doğrulama verileri için 0,97 ve test verileri için 0,99 olarak belirlenmiştir. Modelde kullanılan tüm veriler için regresyon R değeri 0,99 olarak belirlenmiştir.