{"title":"Comparison of expert opinion and artificial neural network models in housing price prediction","authors":"S. Yalpir, Erol Yalpir","doi":"10.51765/tayod.1421771","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışmada Ankara ili, Yenimahalle ilçesi, Batıkent Bölgesi sınırları içerisinde bulunan konutların öznitelik verileri ve coğrafi konumlarının taşınmaz değerine olan etkileri incelenmiştir. Veri seti düzenlenirken Coğrafi Bilgi Sistemlerinden faydalanılmıştır. Çalışma kapsamında nominal değerleme ve Yapay sinir ağları (YSA) modellemede kullanılmıştır. Bölgedeki taşınmazların elde edilebilecek en yüksek hassasiyet ve en yüksek doğrulukta taşınmaz değer haritaları oluşturularak değer tespitleri yapılmıştır. Modellemede YSA ile daha başarılı piyasa sonuçları tahmin edilmiştir. Nominal değerlemede ise uzman görüşü ile oluşan matematiksel modelin piyasa değerini tahmininin göz ardı edilemeyecek başarı elde ettiğini ve gelecekte modelin güncellemelerle sürdürülebilir olduğu gözlemlenmiştir","PeriodicalId":276823,"journal":{"name":"Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi","volume":"7 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-19","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.1421771","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
Bu çalışmada Ankara ili, Yenimahalle ilçesi, Batıkent Bölgesi sınırları içerisinde bulunan konutların öznitelik verileri ve coğrafi konumlarının taşınmaz değerine olan etkileri incelenmiştir. Veri seti düzenlenirken Coğrafi Bilgi Sistemlerinden faydalanılmıştır. Çalışma kapsamında nominal değerleme ve Yapay sinir ağları (YSA) modellemede kullanılmıştır. Bölgedeki taşınmazların elde edilebilecek en yüksek hassasiyet ve en yüksek doğrulukta taşınmaz değer haritaları oluşturularak değer tespitleri yapılmıştır. Modellemede YSA ile daha başarılı piyasa sonuçları tahmin edilmiştir. Nominal değerlemede ise uzman görüşü ile oluşan matematiksel modelin piyasa değerini tahmininin göz ardı edilemeyecek başarı elde ettiğini ve gelecekte modelin güncellemelerle sürdürülebilir olduğu gözlemlenmiştir
本研究探讨了安卡拉省耶尼玛哈勒地区巴特肯特区边界内房屋的属性数据和地理位置对房地产价值的影响。在组织数据集时使用了地理信息系统。在研究范围内，使用了名义估价和人工神经网络（ANN）建模。以所能获得的最高灵敏度和最高精确度绘制了该地区不动产的房地产价值图，并确定了其价值。在建模过程中，使用 ANN 预测了更成功的市场结果。在名义估价方面，我们发现，专家意见所形成的数学模型在估算市场价值方面取得了不可忽视的成功，而且该模型在未来的更新中具有可持续性。
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
