Page 64 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4

Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar İle
Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması

dikkate alındığında doğrulama veri seti için en yüksek performansın MARS
yönteminden elde edildiği, test veri takımı için ise en yüksek performansın
genellikle TreeNet yönteminden elde edildiği görülmektedir. Genel bir
değerlendirme yapılacak olursa TreeNet yönteminin her üç veri seti için yüksek
doğrulukta sonuçlar verdiği söylenebilir. KRA yönteminde ise lineer, üssel
ve eksponansiyel fonksiyonlarına ait model performanslarının birbirine yakın
olduğu, bunlar arasından en yüksek doğruluğa sahip olanın eksponansiyel
fonksiyon olduğu belirlenmiştir. Lineer, üssel, eksponansiyel ve kuadratik
fonksiyonları ile geliştirilen modellere ait katsayılar Tablo 3’te verilmiştir.

Tablo 3. Lineer, üssel, eksponansiyel ve kuadratik fonksiyonlarının daire sayısı
değişkeni için kurulan modellerine ait katsayılar

Lineer Üstsel Eksponansiyel Kuadratik
Katsayılar
(KRA_Lin) (KRA_Üs) (KRA_Eks) (KRA_Kua)
w0 0,2238 0,2690 -0,0902 0,3731
w1 0,0696 0,1028 -1,0844 1,2254
w2 0,1750 0,1508 0,1408 -1,8826
w3 0,2069 -0,1142 0,4197 4,5466
w4 -0,3623 -0,2324 0,1306 -2,2260
w5 0,0772 0,2281 -0,8738 0,1282
w6 0,1974 0,4098
w7 4,4706
w8 -2,9981
w9 -1,6732
w10 7,8743
w11 0,5851
w12 6,7322
w13 -17,4932
w14 -14,5465
w15 6,2970
w16 -0,5071
w17 -2,3704
w18 9,2444
w19 5,2115
w20 -2,4945
Kullanılan fonksiyonlara ait eşitlikler Uçan, (2022)’den elde edlebilir.

Yıl 2 / Sayı 4 / Temmuz 2023 49