Page 81 - Çevre Şehir ve İklim Dergisi - Sayı 4

Hacı Abdullah Uçan - Tayfun Dede - Sinan Nacar

kullanılmıştır. YSA tabanlı modellerde ise farklı nöron sayılarında yalın halde
YSA ve katsayıları optimize etmek için sürü zekasına dayalı meta-sezgisel
algoritma olan gri kurt optimizasyon (GWO) algoritması kullanılmıştır. Yapılan
tahmin modellerinin performans değerlerinin ölçülmesi sonucu iyi derecede
tahminler yapıldığı belirlenmiştir.
Daire sayısını tahmini için yapılan modellemelerde TreeNet yöntemi gerçek
değerlere en yakın tahminleri vermiştir. Tahmin modellerinin performans
değerlerine göre TreeNet modeli iyi derecede ve YSA modeli çok iyi derecede
sonuçlar vermiştir. YSA tabanlı model regresyon tabanlı modellemeden elde
edilen en iyi tahminden %27 oranında bir iyileştirme ile daha iyi tahminler
yapmıştır.
Ruhsat sayısını tahmini için yapılan modellemelerde TreeNet yöntemi gerçek
değerlere en yakın tahminleri vermiştir. Tahmin modellerinin performans
değerlerini ölçen tabloya göre MARS yöntemi için de iyi derecede sonuçlar
elde edilmiştir. MARS yöntemi, TreeNet yöntemi ile yapılan modellemeden
elde edilen en iyi tahminden %10 oranında bir iyileştirme ile daha iyi tahminler
yapmıştır.
Yüz ölçümü tahmini için yapılan modellemelerde TreeNet yöntemi gerçek
değerlere en yakın tahminleri vermiştir. Tahmin modellerinin performans
değerlerini ölçen tabloya göre TreeNet modeli iyi derecede ve YSA modeli
çok iyi derecede sonuçlar vermiştir. Yapar sinir ağları tabanlı model regresyon
tabanlı modellemeden elde edilen en iyi tahminden %24 oranında bir
iyileştirme ile daha iyi tahminler yapmıştır.
Daire sayısı, ruhsat sayısı ve yüz ölçümü için yapılan tahmin modellerine
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 edildiği görülmektedir.
YSA’ya gri kurt optimizasyonunun eklemesi ile elde edilen modelin
analizlerinde popülasyon sayısı 100, maksimum iterasyon sayısı 1000 ve alt-üst
sınır değerler -5 ile +5 olarak dikkate alınmıştır. Bu tip modelin daha iyi tahmin
sonuçları verebilmesi için popülasyon sayısı, iterasyon sayısı ve sınır değerlerin
dahil edileceği bir parametre çalışması yapılabilir. Benzer çalışma daha güncel
ve etkin optimizasyon tekniklerinin dahil edilmesi ile çalışılabilir.
Bu çalışmadan elde edilen tahmin modelleri kullanılarak, ilgili kuruluşlardan
geleceğe yönelik alınabilecek veri setlerinin kullanılması ile kentsel dönüşüm
maliyetleri hesabı için daire sayısı, ruhsat sayısı ve yüz ölçümü değerleri tahmin
çalışmaları yapılabilir.

66 Çevre, Şehir ve İklim Dergisi