Ana gezinime geç Aramaya geç Ana içeriğe geç

Short-Term Forecasting of Türkiye's Monthly Electric Vehicle Sales Using M-DAM and LSTM Models

  • Emre Aksoy*
  • , Nisa Ozge Onal Tugrul
  • , Kamil Karacuha
  • *Bu çalışma için yazışmadan sorumlu yazar

Araştırma sonucu: Dergiye katkıKonferans makalesibilirkişi

Özet

Türkiye's transition to electric vehicles driven by technological innovation, domestic electric vehicle (EV) efforts, and legislative incentives have become a visible reality. Short-term forecasting of monthly EV sales has become essential for all parties involved, such as automotive firms, infrastructure providers, energy planners and governments with the development of strategies on an annual or monthly basis. Many issues such as production, export, import, logistics, energy planning, infrastructure planning, installation and development of charging stations or other fields benefit from forecasting. Especially for fast developing countries such as Türkiye. In this study, two models are utilized for short-term forecasting EV sales in Türkiye; multi input deep assessment model (M-DAM) and long short-term memory (LSTM) model.

Orijinal dilİngilizce
Sayfa (başlangıç-bitiş)1094-1099
Sayfa sayısı6
DergiInternational Conference on Computer Science and Engineering, UBMK
Basın numarası2025
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - 2025
Etkinlik10th International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2025 - Istanbul, Turkey
Süre: 17 Eyl 202521 Eyl 2025

Bibliyografik not

Publisher Copyright:
© 2025 IEEE.

BM SKH

Bu sonuç, aşağıdaki Sürdürülebilir Kalkınma Hedefine/Hedeflerine katkıda bulunur

  1. SKH 7 - Erişilebilir ve Temiz Enerji
    SKH 7 Erişilebilir ve Temiz Enerji
  2. SKH 9 - Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı
    SKH 9 Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı

Parmak izi

Short-Term Forecasting of Türkiye's Monthly Electric Vehicle Sales Using M-DAM and LSTM Models' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Alıntı Yap