Yapay sinir ağları ve bulanık mantıkla gayrimenkul değerleme modelinin oluşturulması: Samsun örneği
Creating a real estate appraisal model with artificial neural networks and fuzzy logic: A local case study in Samsun city
Yazar: MEHMET EMİN TABAR
Danışman: PROF. DR. YASEMİN ŞİŞMAN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Bulanık modelleme = Fuzzy modelling ; Gayrimenkul değerleme = Real estate valuation ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic

Özet:
Taşınmaz değerleme ülkemizde gün geçtikçe önemi daha da anlaşılan ve akademik
çalışmalara konu olan bir alandır. Bu alan için oluşturulacak bir modelleme;
vergilendirme, kamulaştırma, kredi vb. gibi önemli işler için yapılacak değer tespitinin
daha doğru ve daha objektif olmasını sağlayacaktır. Bu modelleme bir çok farklı
yöntemle yapılabilir. Bilgisayar teknolojilerinin gelişmesiyle modellemeler yapay
zeka ile hızlı ve yüksek doğruluklu olarak oluşturulabilmektedir. Bu modellemenin
oluşturulabileceği başlıca yapay zeka yöntemleri; destek vektör makinesi, genetik
algoritmalar, kaotik modelleme, robotik, yapay sinir ağları ve bulanık mantıktır.
Bulanık mantık, düşünceyi taklit eden ve taşınmaz değerleme konusunda sözel verilen
de oluşturulan modele katılmasını sağlayan bir yöntemdir bu da taşınmaz değerleme
konusu için bulanık mantık yönteminin oldukça kullanılabilir olduğunu gösterir. Diğer
bir yapay zeka yöntemi olan yapay sinir ağları da girdi ve çıktı verileri arasında
ağırlıklarla bağlantı kurarak değerin hızlı ve güvenilir olarak belirlenmesine yardımcı
olan bir yöntemdir. Çalışmada yapay zeka yöntemlerinden olan bulanık mantık ve
yapay sinir ağları taşınmaz değerleme üzerinde kullanılmıştır. Bu yöntemlerden elde
edilen değerler rapor değerleriyle karşılaştırılarak yapay zeka yöntemlerinin taşınmaz
değerleme modeli oluşturulmasındaki hızı ve doğruluğu incelenmiştir. Her iki yöntem
ayrı ayrı Matlab üzerinde kullanılarak taşınmaz değerleme modelleri oluşturulmuştur.
Oluşturulan modelleme için, Samsun ilinin merkez ilçeleri olan Atakum, İlkadım ve
Canik'te seçilen taşınmazlar kullanılmıştır. Değerleme bölgesi olarak seçilen Atakum
Mimarsinan Mahallesi, İlkadım Fevzi Çakmak Mahallesi ve Canik Hasköy
Mahallesi'nde taşınmazlar homojen olarak bir bölgeden alınmıştır. Her bir modelleme
için sekiz adet kriter belirlenmiştir. Bu kriterler; alan, oda sayısı, bina yaşı, kat kriteri,
ısıtma tipi, banyo sayısı ve balkon sayısıdır. Kriterler puanlanmış ve maksimum-minimum normalizasyonu kullanılarak puanlar normalize edilmiştir. Normalize edilen
puanlar her bir mahalle için oluşturulan yazılım ortamına girilerek modellemeler
oluşturulmuş ve taşınmazların yaklaşık değerleri belirlenmiştir. Sonuç verileri,
taşınmaz değerleme raporlarındaki değerlerle karşılaştırılarak yöntemlerin taşınmaz
değerleme alanında kullanılabilirliği gösterilmiştir.

Abstract:
Real estate appraisal is an area whose importance increased day by day in our country
and subject to academic studies. A real estate valuation model offers more precise and
more objective assessment of value for significant works such as taxation,
expropriation and credit. This model can be made in many different ways. With the
development of computer technologies, high accuracy models can be generated rapidly
using artificial intelligence. The main artificial intelligence methods that this modeling
can create are support vector machine, genetic algorithms, chaotic modeling, robotics,
neural networks and fuzzy logic. Fuzzy logic is a method that imitates human thought
and allows non graphic data on real estate valuation to be included in the model. This
implies that the Fuzzy logic approach is extremely functional in the valuation of real
estate. Artificial neural networks, another form of artificial intelligence, are a method
that allows rapid and accurate evaluation of value by creating a relation between the
input and output data. In the study, fuzzy logic and artificial neural networks, which
are artificial intelligence methods were used on real estate valuation. By comparing
the values obtained from these methods with the report values, the speed and accuracy
of artificial intelligence methods in establishing an real estate appraisal model was
examined. Models of the real estate appraisal values were created by using both
methods seperately on Matlab. The created model was constructed by using real estate
properties selected in Atakum, İlkadım and Canik, the central districts of Samsun. One
neighborhood is selected from each central district. Atakum Mimarsinan, İlkadım
Fevzi Çakmak and Canik Hasköy were selected as valuation zones and the real estate
were taken from a region homogeneously. Eight criteria have been determined for each
model. These are area, number of rooms, age of the building, the floor where the
apartment is located, total number of floors, type of heating, number of bathrooms and
balconies. Criteria were scored and scores were normalized using maximum-minimum
normalization. Models were created by entering the normalized scores into the
software environment created for each neighborhood, and then, approximate values of
real estates were determined. The results data were compared with the data in the real
estate valuation reports and the usability of the methods in the real estate appraisal area
was shown.