Geri Dön

Predicting National Park Visitation Based on Point of Interest: A Geospatial Analysis

İlgi Alanına Dayalı Milli Park Ziyaretinin Tahmin Edilmesi: Jeo-uzamsal Bir Analiz

  1. Tez No: 824821
  2. Yazar: ALI ABDIRAHMAN MOHAMOUD
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM BARİŞ ATICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, ABD'deki milli parklara gelen ziyaretçi sayısını, bu parklarda bulunan ilgi alanları ve olanaklara dayalı olarak tahmin etmek için bir coğrafi analiz yaklaşımı sunmaktadır. Çalışma, ziyaretçi sayısını etkileyen önemli özellikleri belirlemeyi ve ziyaretçi sayısını doğru bir şekilde tahmin eden bir tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada 63 milli parktan toplanan ve patika uzunluğu, şelale, dağ manzarası, yaban hayatı izleme, balık tutma, kamp yapma ve ziyaretçi sayısı gibi özellikleri içeren geçmiş veriler kullanılacaktır. Veriler, eksik değerleri ve uç değerleri gidermek ve özellikleri normalleştirmek için ön işlemeye tabi tutulmuştur. Doğrusal regresyon, rastgele orman regresyonu, gradyan artırma regresyonu ve destek vektör regresyonu dahil olmak üzere çeşitli regresyon modelleri kullanılmış ve veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. Modellerin performansı ortalama karesel hata ve R-kare puanı gibi ölçütler kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, rastgele orman regresyon modelinin diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ve test veri setinde 0,x'luk bir R-kare skoru elde ettiğini göstermektedir. Model, patika uzunluğu, dağ manzarası ve kamp alanını ziyaretçi sayısını etkileyen en önemli özellikler olarak belirlemiştir. Model, parklarda mevcut olan ilgi alanlarına ve olanaklara dayalı olarak milli parklara gelen ziyaretçi sayısını tahmin etmek için kullanılabilir ve bu da park yöneticilerine kaynak tahsisi, planlama ve karar verme konularında yardımcı olabilecektir.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a geospatial analysis approach to predict the number of visitors to national parks in USA based on the point of interests and amenities available in these parks. The study aims to identify the significant features that affect the number of visitors and to develop a predictive model that accurately estimates the visitor count. The study will use historical data collected from 63 national parks and includes features such as trail length, waterfall, mountain view, wildlife viewing, fishing, camping, and visitor count. The data was preprocessed to remove missing values and outliers and to normalize the features. Several regression models were trained and evaluated on the dataset, including linear regression, random forest regression, gradient boosting regression, and support vector regression. The performance of the models was evaluated using metrics such as mean squared error and R-squared score. The results show that the random forest regression model outperformed the other models, achieving an R-squared score of 0.89 on the test dataset. The model identified trail length, mountain view, and camping as the most significant features that affect the number of visitors. The model can be used to predict the number of visitors to national parks based on the point of interests and amenities available in the parks, which can aid park managers in resource allocation, planning, and decision-making.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    533935

    Ilgaz Milli Park topraklarının erozyon duyarlılık parametrelerinin farklı enterpolasyon yöntemleriyle konumsal dağılımlarının belirlenmesi

    Determination of the soil sensitivity parameters of Ilgaz Milli Park soils and their spatial distribution using different interpolation methods

    CELALEDDİN CELİLOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN DENGİZ

  2. Tez No

    963574

    Forest above ground biomass (AGB) estimation using multi-sensor data

    Çoklu uydu verileri kullanılarak orman toprak üstü biyokütle kestirimi

    EREN GÜRSOY ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAYGIN ABDİKAN

  3. Tez No

    544363

    Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi

    Detection of water quality parameters from remote sensing data

    ERSAN BATUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV

  4. Tez No

    586055

    Alışveriş merkezlerinin kent içi ulaşıma etkisi: İstanbul Anadolu yakası d-100 karayolu örneği

    Effect of shopping centers on urban transportation: Anatolian side d-100 highway example

    GÜLAY KAYADİBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN ÖZLEM AKTUĞLU AKTAN

  5. Tez No

    627978

    Predicting high school students' academic achievement in international and national programs based on admission examination: A case study from Turkey

    Lise öğrencilerinin okul alım sınavına göre ulusal ve uluslararası program ve sınavlardaki akademik başarılarının yordanması. Türkiye'den bir vaka incelemesi

    DİNÇER AKIŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Eğitim ve Öğretimİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KALENDER

Geri Dön