Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması

Tayfun Dede; H. Abdullah Uçan; Sinan Nacar

Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması

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.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Friedman, J. H. (1991). “Multivariate adaptive regression splines”. The annals of statistics. 19(1), 1-67.
Friedman, J.H. (2001) “Greedy function approximation: a gradient boosting machine”. The Annals of Statistics. 29, 1189-1232. https://doi.org/10.1214/aos/1013203451
Guan, Q., Wang, L. and Clarke, K. (2015). “An Artificial-Neural-Network-based, Constrained CA Model for Simulating Urban Growth”. Cartography and Geographic Information Science. 32(4), pp.369-380.
Güner, Ş.N. (2021). “Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Konut Satışlarının İncelenmesi: Ankara İli Örneği”. Fiscaoeconomia. 5(1), 359-371.
İlhan, A.T. and Öz, N.S. (2020). “Yapay Sinir Ağlarının Gayrimenkullerin Toplu Değerlemesinde Uygulanabilirliği: Gölbaşı İlçesi Örneği”. Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. Cilt 2/Sayı 2/2020
Maithani, S. (2009). “A neural network based urban growth model of an Indian city”. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 37(3), pp.363-376.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., and Lewis, A. (2014). “Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software”. 69, 46–61. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007
Mohammady, S., Delavar, M.R., Pahlavani, P. (2014). “Urban Growth Modeling Using An Artificial Neural Network A Case Study Of Sanandaj City, Iran, The International Archives of the Photogrammetry”. Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-2/W3

Özşahin, E. (2015). “Kent Planlaması ve Jeomorfoloji”. Kent Çalışmaları II. (Editörler: Mehmet Karakayu, Artif Keçeli, Şaban Çelikoğlu). Pegem Akademi, Ankara 2015
Pijanowski, B., Pithadia, S., Shellito, B. and Alexandridis, K., (2005). “Calibrating a neural network-based urban change model for two metropolitan areas of the Upper Midwest of the United States”. International Journal of Geographical Information Science. 19 (2), pp.197-215.
Purevtseren, M., Choimaa, L., Dashlegtseg, G, Indra M., Tsegmid, B. (2019). “Urban Expansion Scenarıos Based On Artificial Neural Network (Case Of Erdenet Cıty, Mongolia)”. The 40th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2019) October 14-18, 2019 / Daejeon Convention Center (DCC), Daejeon, Korea
Sipahioğlu, N., and Çağdaş, G. (2022). “Scenario-Based Cellular Automata and Artificial Neural Networks in Urban Growth Modeling”. Gazi University Journal of Science. 36(2)
Triantakonstantis, D., and Stathakis. D. (2015) “Urban Growth Prediction in Athens, Greece, Using Artificial Neural Networks, World Academy of Science”. Engineering and Technology International Journal of Architectural and Environmental Engineering Vol:9, No:3, 2015.
Uçan, H.A. (2022). “Türkiye Kentsel Dönüşüm Uygulamaları ve Yapay Zeka Tabanlı Algoritmalar Kullanarak Kentsel Dönüşüm Sürecinin İncelenmesi” Doktora Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
Wan, J. and Shi, H. (2021). “Research on Urban Renewal Public Space Design Based on Convolutional Neural Network Model”. Security and Communication Networks. 2021, pp.1-9.
Yeh, A. and Li, X. (2003). “Simulation of Development Alternatives Using Neural Networks, Cellular Automata, and GIS for Urban Planning”. Photogrammetric Engineering andamp; Remote Sensing. 69(9), pp.1043-1052.
Yılmazel, Ö., Afşar, A., Yılmazel, S. (2018). “Konut Fiyat Tahmininde Yapay Sinir Ağları Yönteminin Kullanılması, International Journal of Economic and Administrative Studies”. UIIID-IJEAS, 2018 (20):285-300 ISSN 1307-9832

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Çevre ve Kültür

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Tayfun Dede ^*
Türkiye

H. Abdullah Uçan
0000-0001-9049-8858
Türkiye

Sinan Nacar
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Temmuz 2023

Gönderilme Tarihi

27 Nisan 2023

Kabul Tarihi

19 Haziran 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 2 Sayı: 4

IZ

https://izlik.org/JA96BT78BD

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Dede, T., Uçan, H. A., & Nacar, S. (2023). Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması. Çevre Şehir ve İklim Dergisi, 2(4), 38-69. https://izlik.org/JA96BT78BD

AMA

1.Dede T, Uçan HA, Nacar S. Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması. Çevre Şehir ve İklim Dergisi. 2023;2(4):38-69. https://izlik.org/JA96BT78BD

Chicago

Dede, Tayfun, H. Abdullah Uçan, ve Sinan Nacar. 2023. “Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması”. Çevre Şehir ve İklim Dergisi 2 (4): 38-69. https://izlik.org/JA96BT78BD.

EndNote

Dede T, Uçan HA, Nacar S (01 Temmuz 2023) Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması. Çevre Şehir ve İklim Dergisi 2 4 38–69.

IEEE

[1]T. Dede, H. A. Uçan, ve S. Nacar, “Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması”, Çevre Şehir ve İklim Dergisi, c. 2, sy 4, ss. 38–69, Tem. 2023, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA96BT78BD

ISNAD

Dede, Tayfun - Uçan, H. Abdullah - Nacar, Sinan. “Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması”. Çevre Şehir ve İklim Dergisi 2/4 (01 Temmuz 2023): 38-69. https://izlik.org/JA96BT78BD.

JAMA

1.Dede T, Uçan HA, Nacar S. Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması. Çevre Şehir ve İklim Dergisi. 2023;2:38–69.

MLA

Dede, Tayfun, vd. “Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması”. Çevre Şehir ve İklim Dergisi, c. 2, sy 4, Temmuz 2023, ss. 38-69, https://izlik.org/JA96BT78BD.

Vancouver

1.Tayfun Dede, H. Abdullah Uçan, Sinan Nacar. Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması. Çevre Şehir ve İklim Dergisi [Internet]. 01 Temmuz 2023;2(4):38-69. Erişim adresi: https://izlik.org/JA96BT78BD