Yazar "Memili, Nuran" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Hybrid soft computing methods for improving real estate price forecasting(Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, 2019) Memili, Nuran; Göçken, MustafaGayrimenkul ülke ve dünya ekonomisi için çok önemli bir yere sahiptir. Gayrimenkulün heterojen bir yapıya sahip olması, yani her bir gayrimenkulün kendisini oluşturan özelliklerin çeşitlilik içermesi, gayrimenkulün satış/kira değerinin belirlenmesi için seçilecek yöntemlerin önemli olduğunu göstermektedir. Gayrimenkul fiyat tahmini için, geleneksel olmayan yöntemlerin geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olduğu söylenebilir. Son yıllarda gayrimenkul değerlemesine meta-sezgisel yöntemlerle yaklaşımlar artmış olup, bu konu üzerine araştırmalar devam etmektedir. Meta-sezgisel yöntemlerin doğrusal olmayan karmaşık yapıda olan problemlerin çözümündeki üstünlüğü gayrimenkul değerlemesi için avantaj sağlamaktadır. Bu çalışmada gayrimenkul değerlemesi için, Yapay sinir ağları ve özellik seçim yöntemleri kullanılarak hybrid bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yapay sinir ağı ile yapılacak analizlerden önce en uygun model parametreleri için ızgara arama yöntemi kullanılmıştır. Izgara arama yöntemi ile model için seçilebilecek parametreler optimize edilerek, başarının artması amaçlanmıştır. Ayrıca olası hataları minimum düzeye indirmek ve eğitim sırasında ezberlemenin önüne geçebilmek için, çapraz doğrulama tekniği ile veriler uygun eğitim setlerine bölünmüştür. Çalışmada Türkiye için önemli bir değere sahip olan İstanbul ilinin çeşitli ilçelerindeki konutların bilgileri kullanılmıştır. Veri ön işlemenin modelin başarısı için önemli olduğu göz önünde bulundurularak, her bir ilçe veriseti için veri ön işleme adımları gerçekleştirilmiştir. Veri ön işleme sürecinden sonra, veriler üzerinde ilk olarak özellik seçim yöntemi, daha sonra çapraz doğrulama ile birlikte ızgara arama yöntemi ve son olarak çapraz doğrulama ile birlikte yapay sinir ağı yöntemi adım adım uygulanmıştır. Çok fazla değişken içeren gayrimenkul fiyat tahmini için, meta-sezgisel yaklaşımlardan yapay sinir ağı yönteminin avantajı ve başarısı bu çalışma ile desteklenmektedir. Gayrimenkul değerlemesi için geliştirilen bu model ile, gerçeğe yakın fiyat tahminlerinin bulunmasının yanısıra, gayrimenkül fiyatlarını etkileyen özelliklerin de incelenmesi ve bu anlamda değerleme yöntemlerine katkı sağlaması amaçlanmıştır. Önerilen modellerin en önemli avantajı, heterojen bir yapıya sahip olan gayrimenkul piyasasındaki fiyat değişimlerini takip edebilmeyi mümkün kılması olup, bu avantajın sonraki gayrimenkul değerleme çalışmaları için fayda sağlayacağı düşünülmektedir.Öğe Yemekhane için Yapay Zekâ Teknikleri Kullanımı ile Günlük Talep Tahmini(2018) Kılıç, Fatih; Akkaya, Murat Reis; Memili, NuranGünümüzde birçok kurum personel yemek hizmetlerini dış alım metoduyla profesyonel yemek şirketlerden temin etmektedir. Bu hizmetkarşılığı yemek şirketlerine talep ettikleri yemek miktarı kadar ücret ödemektedirler. Yemeklerin cinsine, çıktığı güne, şirketçalışanlarının davranışlarına ve çalışan sayısına göre günlük tüketim miktarı değişmesine rağmen çoğu kurum kişisel tahminlerle kararvermekte ve israf oluşmaktadır. Bu çalışmada bir üniversite yemekhane sisteminden alınan veriler WEKA açık kaynak kodlu yazılımıvasıtasıyla Yapay Sinir Ağı, Destek Vektör Makinası ve Regresyon analizi metotları kullanımı ile günlük talep miktarının tahminiyapılmış ve ilgili metotların performans karşılaştırılması sunulmuştur. Yapılan çalışma ile üniversite gibi farklı davranışlara sahiptüketici tipine göre farklı metotların baskın olduğu ve seçilecek metot ile atık yemek miktarının minimize edilebileceği önerilmiştir.