KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi / 2020 / Cilt: 2 - Sayı: 1

Bulanık Mantık ile Arsa Değerleme Modelinin Oluşturulması

Mehmet Emin TABAR
Yasemin ŞİŞMAN
Sayfa
18–24
Yayın Tarihi
2020-06-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışmada Matlab yazılımındaki bulanık mantık araç kutusu kullanılmış ve elde edilen sonuçlar arsa değerlemede yapay zeka yöntemlerinden biri olan bulanık mantığın kullanılabilirliğini göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makale, bulanık mantık aracılığıyla seçilen kriterlere göre arsa değerini yaklaşık olarak hesaplayan bir değerleme modelinin örneğini sunmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bulanık mantık, klasik mantıkta olduğu gibi yalnızca sıfır veya bir değil, sıfır ile bir arasında da değer alma fikrine dayanır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada Matlab yazılımındaki bulanık mantık araç kutusu kullanılmış ve elde edilen sonuçlar arsa değerlemede yapay zeka yöntemlerinden biri olan bulanık mantığın kullanılabilirliğini göstermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Arsa Değerleme · Bulanık Mantık · Yapay Zeka

Özet

Bu makale, bulanık mantık aracılığıyla seçilen kriterlere göre arsa değerini yaklaşık olarak hesaplayan bir değerleme modelinin örneğini sunmaktadır. Bulanık mantık, klasik mantıkta olduğu gibi yalnızca sıfır veya bir değil, sıfır ile bir arasında da değer alma fikrine dayanır. Bu sebeple taşınmaz değerleme gibi hassas bir işlem için oldukça kullanışlı olmaktadır. Ayrıca bulanık mantık insan düşüncelerini taklit ettiği için aslında kağıt üzerine aktarılamayan sözel verileri de sayısal olarak tanımlayıp hesaba katar. Bu da arsanın konumu, geometrik şekli, çevresel özellikleri, muhit özellikleri vb. gibi sayısal olmayan verilerin sonuca daha fazla yansımasını ve değerleme işleminde gerçek değere oldukça yakın bir değer elde etmeyi sağlamaktadır. Çalışmada Matlab yazılımındaki bulanık mantık araç kutusu kullanılmış ve elde edilen sonuçlar arsa değerlemede yapay zeka yöntemlerinden biri olan bulanık mantığın kullanılabilirliğini göstermiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TABAR, M. E., ŞİŞMAN, Y. (2020). Bulanık Mantık ile Arsa Değerleme Modelinin Oluşturulması. Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 1, 18–24. https://ajindex.com/articles/194501

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Bagnoli, C., ve Smith, H. (1998). The theory of fuzz logic and its application to real estate valuation. Journal of Real Estate Research, 16(2), 169-200.
  2. Barranco, C. D., Campana, J., Medina, J. M., ve Pons, O. (2004). ImmoSoftWeb: a web based fuzzy application for real estate management. Paper presented at the International Atlantic Web Intelligence Conference. Bonissone, P. P., ve Cheetham, W. (1997). Financial applications of fuzzy case-based reasoning to residential property valuation. Paper presented at the Proceedings of 6th International Fuzzy Systems Conference. Brown, R. K. (1965). Real estate economics: an introduction to urban land use: Houghton Mifflin. Chang, P.-C., ve Liao, T. W. (2006). Combining SOM and fuzzy rule base for flow time prediction in semiconductor manufacturing factory. Applied Soft Computing, 6(2), 198-206.
  3. Cui, P. P., ve Hao, S. Y. (2006). The Study on Cost Approach in Real Estate Appraisal Based On Fuzzy Mathematıcs. Paper presented at the Proceedings of the CRIOCM 2006 International Symposium on Advancement of Construction Management and Real Estate, Beijing, China. Fay, A. (2000). A fuzzy knowledge-based system for railway traffic control. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 13(6), 719-729.
  4. Gim, G., ve Whalen, T. (1999). Logical second order models: Achieving synergy between computer power and human reason. Information Sciences, 114(1-4), 81-104.
  5. Lee, Y.-L., Jung, C., ve Kuang, Y. Y. (2003). Fair evaluation of real estate value in urban area via fuzzy theory. Liu, Y., ve Phinn, S. R. (2003). Modelling urban development with cellular automata incorporating fuzzy-set approaches. Computers, Environment and Urban Systems, 27(6), 637-658.
  6. Luger, G. F. (2005). Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving: Pearson education. Malaman, C. S., ve Amorim, A. (2017). Método para determinação de valores na avaliação imobiliária: Comparação entre o modelo de regressão linear e lógica fuzzy. Boletim de Ciências Geodésicas, 23, 87-100.
  7. Nilsson, N. J., ve Nilsson, N. J. (1998). Artificial intelligence: a new synthesis: Morgan Kaufmann. Nişancı, R. (2005). Coğrafi Bilgi Sistemleri ile Nominal Değerleme Yöntemine Dayalı Piksel Tabanlı Kentsel Taşınmaz Değer Haritalarının Üretilmesi. KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon. Pereira, R., Sanchez, J., ve Rives, J. (1999). Knowledge-based maneuver and fire support planning. Expert Systems with Applications, 17(2), 77-87.
  8. Ring, A. A., ve Dasso, J. J