İstanbul'da Kentsel Yayılmanın Yapay Sinir Ağları İle Öngörüleri
| dc.contributor.advisor | Türkoğlu, Handan | |
| dc.contributor.author | Özcan, Hakan | |
| dc.contributor.department | Bölge Planlaması | |
| dc.contributor.department | Regional Planning | |
| dc.date | 2008 | |
| dc.date.accessioned | 2008-07-07 | |
| dc.date.accessioned | 2015-08-06T07:36:30Z | |
| dc.date.available | 2015-08-06T07:36:30Z | |
| dc.description | Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008 | |
| dc.description | Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008 | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, şimdiye kadar farklı disiplinler tarafından farklı metodlarla incelenmiş olan İstanbul ili sınırları dahilindeki kentsel yayılma hakkında gelecek yıllar için öngörüler yapabilecek bir yapay sinir ağları modeli kurmak üzere denemeler yapılmıştır. Literatür araştırmaları ile belirlenen, kentsel yayılma üzerinde etkisi olduğu düşünülen parametrelerin, Istanbul için hazırlanan uydu görüntüleri ile tespit edilmiş yayılma desenleri üzerindeki etkileri coğrafi bilgi sistemleri ile analiz edilerek 1975, 1995, 2005 yıllarına ait veri seti oluşturulmuştur. Elde edilen veri seti ile 2015 yılı için tutarlı bir kentsel yayılma öngörüsü yapabilecek şekilde, en düşük hatayı en yüksek performansla sağlayan model, farklı sonuçlar ortaya koyan modeller arasından seçilmiş, sonuçlar yine coğrafi bilgi sistemleri desteği ile değerlendirilmiştir. | |
| dc.description.abstract | In this study, geographical information systems and neural networks which is an extension of artificial intelligence is used in order to make a prediction about urban sprawl which is analysed in different ways with different methods by different disciplines so far in İstanbul for coming years. Sprawl effective parameters are defined after a literature search and a relational database is composed by analysing the spatial data which is captured by remote sensing. Historical data from the years 1975, 1995 and 2005 analyzed for the year 2015 predictions. The best neural networks model with the minimum error rate and maximum performance is stated and the results are analyzed in geographical information systems. | |
| dc.description.degree | Yüksek Lisans | |
| dc.description.degree | M.Sc. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11527/8067 | |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
| dc.publisher | Institute of Science and Technology | |
| dc.rights | İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. | |
| dc.rights | İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. | |
| dc.subject | Kentsel yayılma | |
| dc.subject | coğrafi bilgi sistemleri | |
| dc.subject | yapay sinir ağları | |
| dc.subject | Urban sprawl | |
| dc.subject | geographical information systems | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.title | İstanbul'da Kentsel Yayılmanın Yapay Sinir Ağları İle Öngörüleri | |
| dc.title.alternative | Urban Sprawl Prediction In istanbul Using Neural Networks | |
| dc.type | Master Thesis |