Page 54 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4

YAPAY ZEKÂ TABANLI ALGORİTMALAR İLE
KENTSEL DÖNÜŞÜM TAHMİNLERİNİN YAPILMASI

Hacı Abdullah UÇAN-Tayfun DEDE-Sinan NACAR

ÖZ
Kentsel dönüşüm, çağımızda modern şehir hayatının odak noktasında yer alan bir
tasarım pratiğidir. Bu olgu, insan hayatının şehir bazında düzenlenerek iyileştirilmesi
amacına hizmet etmektedir. Zaman, coğrafya ve tarihi süreç içerisinde kurulan
ve gelişen şehirler, özellikle ekonomik gerekçelerle mühendislik yaklaşımından
uzak, kontrolsüz ve yetersiz bir seyir izlemekte ve insan hayatına uygun olmayan
fiziki, sosyal ve ekonomik bir mecra içerisinde süregelmektedir. Bu tür şehirlerin
iyileştirilmesi ve sonradan tasarlanan şehirlerin sürdürülebilir bir iyileşme yapısında
kalması için kentsel dönüşüm müdahaleleri kaçınılmaz hale gelmektedir. Ayrıca
afet riski altında bulunan milyonlarca yapının oluşturduğu risk faktörü, Türkiye’de
kentsel dönüşüm kavramının şehirleşme, planlama ve mühendislik çalışmalarının
odağında yer alması gereken elzem bir konu başlığıdır. Bu mücbir sebebin, kentsel
dönüşüm uygulamalarının Türkiye’nin gelecekteki ekonomik göstergelerini
etkileyebilecek seviyede olduğu göz önüne alındığında, bu konuda gerçeğe çok
yakın tahminlerde bulunabilmenin ne kadar önemli olduğu ortaya çıkmaktadır. Bu
çalışmada ülkemizdeki kentsel dönüşüm uygulamalarının dönemsel ekonomik
verileri ışığında regresyon ve yapay zekâ tabanlı algoritmalar kullanılarak kentsel
dönüşüm süreci için tahmin modelleri oluşturulmuştur. Böylece öngörülen
verilerin girdi olarak işlenmesiyle Türkiye’nin kentsel dönüşüm sürecinin geleceği
hakkında tahmin yürütülebilecektir. Genel olarak bakıldığında YSA yöntemi klasik
regresyon yöntemlerine göre daha iyi tahminler vermiştir. Tahmin modellerine
eğitim, doğrulama ve test veri setleri için detaylı bakıldığında ise YSA’ya gri kurt
optimizasyonunun eklemesi ile elde edilen bazı modellemelerde diğer yöntemler
ile kurulan modellere göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Eğitim, test ve
doğrulama setleri için ortalama değerlendirmeye göre daire sayısı için 0.62, ruhsat
sayısı için 0.70 ve yüz ölçümünü için 0.66 NS değerleri ile en iyi tahmin modeli
TreeNet yöntemi kullanılarak elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Kentsel Dönüşüm, Regresyon Analizleri, Yapay Zekâ
Tabanlı Algoritmalar, Optimizasyon, Tahmin Modelleri

Yıl 2 / Sayı 4 / Temmuz 2023 39