Page 80 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4

Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar İle
Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması

90000 90000
y = 0,6707x + 11956 y = 0,6998x + 9250
R² = 0,56 R² = 0,7138
60000 60000
ANN_15 TreeNet

30000 30000

0 0
0 30000 60000 90000 0 30000 60000 90000
Gerçek yüz ölçümü Gerçek yüz ölçümü
(b)

75000 75000
y = 0,7125x + 13067 y = 0,7025x + 11747
R² = 0,7395 R² = 0,7268
50000 50000
ANN_15 TreeNet

25000 25000

0 0
0 25000 50000 75000 0 25000 50000 75000
Gerçek yüz ölçümü Gerçek yüz ölçümü
(c)

Şekil 8. TreeNet ve YSA modelleri kullanılarak tahmin edilen yüz ölçümleri ile gerçek yüz
ölçümleri (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 yüz ölçümü değerlerine daha
yakın sonuçlar vermiştir.

Sonuçlar
Tahmin modelleri için 2002-2020 yılları arası istatistiki değerler ilgili
kurumlardan tedarik edilmiştir. Tahmin modellerinin performanslarının
yeterli derecede olabilmesi için yapılan çalışmalarda anlatıldığı düzende veri
setlerinde karma seçim yapılmıştır. Klasik regresyon tabanlı modellerde lineer,
üstel, eksponansiyel ve kuadratik fonksiyonlar ile TreeNet ve MARS yöntemleri

Yıl 2 / Sayı 4 / Temmuz 2023 65