Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar ile Kentsel Dönüşüm Tahminlerinin Yapılması

Yıl 2023, Cilt: 2 Sayı: 4, 38 - 69, 31.07.2023

H. Abdullah Uçan , Tayfun Dede , Sinan Nacar

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

Kentsel Dönüşüm, Regresyon Analizleri, Yapay Zekâ Tabanlı Algoritmalar, Optimizasyon, Tahmin Modelleri

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