Konut Değerleme Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Regresyon Analizi Yöntemlerinin Kıyaslanması: Yenimahalle/Ankara Örneği

Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi Pub Date : 2024-01-24 DOI:10.51765/tayod.1384421

Orhan Doğan, Serkan Nari̇n, Yunus Genç, Nassirou BANDE ,, Orhan Gazi Odacioğlu

{"title":"Konut Değerleme Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Regresyon Analizi Yöntemlerinin Kıyaslanması: Yenimahalle/Ankara Örneği","authors":"Orhan Doğan, Serkan Nari̇n, Yunus Genç, Nassirou BANDE ,, Orhan Gazi Odacioğlu","doi":"10.51765/tayod.1384421","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Konutların satış fiyatlarını belirlemede çok sayıda etkenin rol oynaması nedeniyle, piyasa değerlerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi oldukça kritik bir konudur. Bu makale çalışması, konutların birden fazla değişkene bağlı olarak belirlenen piyasa değerlerinin hızlı ve doğru bir şekilde tahmin edilmesi amacıyla, hem istatistiksel bir yöntem olan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) hem de yapay zeka tekniklerinden biri olan Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak oluşturulan modellerin sonuçları kıyaslanmıştır. Bu çalışma kapsamında, Ankara'nın Yenimahalle ilçesinde bulunan farklı mahallelerdeki satılık konut ilanları incelenmiştir. Bu ilanlar, Türkiye'deki bir e-ticaret sitesi üzerinden toplanmış ve toplam 220 adet satılık konutu içermektedir. Bir konutun piyasa değerini belirlemede en etkili olan 9 adet parametre seçilerek ÇRA ve YSA modelleri oluşturulmuştur. Veriler incelendiğinde seçilen YSA metodunun ÇRA'ya göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.","PeriodicalId":276823,"journal":{"name":"Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi","volume":"49 12","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51765/tayod.1384421","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Konutların satış fiyatlarını belirlemede çok sayıda etkenin rol oynaması nedeniyle, piyasa değerlerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi oldukça kritik bir konudur. Bu makale çalışması, konutların birden fazla değişkene bağlı olarak belirlenen piyasa değerlerinin hızlı ve doğru bir şekilde tahmin edilmesi amacıyla, hem istatistiksel bir yöntem olan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) hem de yapay zeka tekniklerinden biri olan Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılarak oluşturulan modellerin sonuçları kıyaslanmıştır. Bu çalışma kapsamında, Ankara'nın Yenimahalle ilçesinde bulunan farklı mahallelerdeki satılık konut ilanları incelenmiştir. Bu ilanlar, Türkiye'deki bir e-ticaret sitesi üzerinden toplanmış ve toplam 220 adet satılık konutu içermektedir. Bir konutun piyasa değerini belirlemede en etkili olan 9 adet parametre seçilerek ÇRA ve YSA modelleri oluşturulmuştur. Veriler incelendiğinde seçilen YSA metodunun ÇRA'ya göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

查看原文本刊更多论文

人工神经网络与多重回归分析方法在住房估价中的比较：耶尼玛哈勒/安卡拉案例

由于决定房屋销售价格的因素很多，因此准确估算市场价值是一个关键问题。本文比较了使用多元回归分析（一种统计方法）和人工智能技术之一的人工神经网络（ANN）建立的模型的结果，以便快速准确地预测房屋的市场价值，而房屋的市场价值是由多种变量决定的。在本研究范围内，对安卡拉叶尼玛哈勒区不同社区的待售房屋广告进行了研究。这些广告是通过土耳其的一个电子商务网站收集的，共包括 220 个待售房屋。研究人员选取了对确定房屋市场价值最有效的 9 个参数，并创建了 ANN 模型。对数据进行分析后发现，所选的 ANN 方法比 CRA 方法得出的结果更成功。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi

自引率

0.00%

发文量