Page 74 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4
P. 74
Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar İle
Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması
45000 45000
y = 0,4202x + 10987 y = 0,3913x + 11950
R² = 0,4907 R² = 0,5046
30000 30000
TreeNet ANN_5
15000 15000
0 0
0 15000 30000 45000 0 15000 30000 45000
Gerçek ruhsat sayısı (b) Gerçek ruhsat sayısı
45000 45000
y = 0,7659x + 4036,1 y = 0,7659x + 4036,1
R² = 0,7635 R² = 0,7635
30000 30000
ANN_5 ANN_5
15000 15000
0 0
0 15000 30000 45000 0 15000 30000 45000
Gerçek ruhsat sayısı Gerçek ruhsat sayısı
(c)
Şekil 6. TreeNet ve YSA modelleri kullanılarak tahmin edilen ruhsat sayıları ile gerçek
ruhsat sayılarının (a) eğitim, (b) doğrulama ve (c) test veri setleri için hazırlanan saçılım
grafikleri
Hazırlanan saçılım grafikleri incelendiğinde verilerin TreeNet yönteminde
köşegene daha fazla yakın olduğu görülmektedir. Bu grafiklerden de
anlaşılacağı üzere TreeNet yöntemi kullanılarak geliştirilen model YSA yöntemi
kullanılarak geliştirilen modele kıyasla gerçek ruhsat sayılarına daha yakın
sonuçlar vermiştir.
Yüz Ölçümüne İlişkin Sonuçlar
Yüz ölçümü verilerinin pik değerlerin dahil olduğu veri setleri kullanılarak
tahmin etmek için kurulan regresyon tabanlı KRA, MARS ve TreeNet
yöntemlerinden eğitim, doğrulama ve test veri setleri için elde edilen
performans istatistikleri Tablo 12’de verilmiştir.
Yıl 2 / Sayı 4 / Temmuz 2023 59
