Geri Dön

Matematiksel analiz yöntemleriyle belirlenen nüfus artışına göre sosyal yaşam alan ihtiyaçlarının konum bazlı tespiti

Location-based determination of social life space needs according to population growth determined by mathematical analysis methods

  1. Tez No: 959032
  2. Yazar: SAMET YÜCEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHATDİN DAŞBAŞI, DOÇ. DR. MURAT TAŞYÜREK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Diferansiyel Denklem Sistemi, Derin Öğrenme, Coğrafi Bilgi Sistemleri, K-means, DBSCAN, Differential Equation System, Deep Learning, Geographic Information Systems, K-means, DBSCAN
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kayseri Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Bu çalışmada, Kayseri İli, Talas İlçesi merkez mahallelerinden olan Mevlana, Yenidoğan ve Bahçelievler mahallelerindeki TÜİK' den elde edilen 2018-2022 nüfus verilerinden faydalanarak nüfus artışına göre şekillenecek olan sosyal yaşam alanlarının konumu tahmin edilmiştir. Bu amaçla ilk olarak ileriye yönelik nüfus tahmini yapılmış daha sonra ise bu nüfus değişimine göre sosyal yaşam alanlarının konumu belirlenmiştir. Öncelikle zaman parametresi bağımsız değişken olmak üzere her bir mahalle nüfusu bağımlı değişken olarak belirlenmiş bir lineer diferansiyel denklem sistemi modeli önerildi. Daha sonra bu sistem MATLAB R2023b programı RungeKutta45 ile çözülerek gerçek verilere göre lsqcurvefit fonksiyonu ile sistemde kullanılan parametrelerin değerleri bulunmuştur. Bu sayede ilgili mahallelerdeki nüfus değerleri 2068 yılına kadar tahmin edilmiştir. Daha sonra K-Means yöntemi ile nüfus verilerinin ağırlıkları hesaplanarak seçtiğimiz üç mahallede küme merkezleri oluşturulmuştur. Elde edilen her nokta oluşturulan kümeye dahil edilerek kümelenmiş ve etiketlendirilmiştir. Kümeler için üç farklı içsel doğrulama metriği hesaplanmıştır. Bunlar Silhouette Skoru, Calinski-Harabasz İndeksi ve Davies-Bouldin İndeksidir. Ayrıca her noktanın küme merkezine olan coğrafi uzaklığı ve yaya yolları üzerinden en kısa mesafesi analiz edilmiştir. Daha önceden Talas Belediyesi 1/1000 ölçekli uygulama imar planında sosyal yaşam alanları belirlendiği için DBSCAN yöntemine ihtiyaç duyulmamıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the location of social living spaces, which will be shaped by population growth, was estimated using the 2018-2022 population data obtained from TUIK (Turkish Statistical Institute) in the Mevlana, Yenidoğan, and Bahçelievler neighborhoods of the central Talas district of Kayseri Province. For this purpose, a prospective population forecast was first made, and then the location of social living spaces was determined based on this population change. A linear differential equation system model was proposed, with the time parameter as the independent variable and the population of each neighborhood as the dependent variable. This system was then solved with the MATLAB R2023b program RungeKutta45, and the values of the parameters used in the system were calculated using the lsqcurvefit function based on actual data. In this way, the population values in the relevant neighborhoods were estimated until 2068. Then, the weights of the population data were calculated using the K-Means method to create cluster centers in the three selected neighborhoods. Each point obtained was included in the created cluster, clustered, and labeled. Three different internal validation metrics were calculated for the clusters. These are the Silhouette Score, the Calinski-Harabasz Index, and the Davies-Bouldin Index. Additionally, the geographical distance of each point to the cluster center and the shortest distance via pedestrian paths were analyzed. Because social living spaces were previously designated in the Talas Municipality's 1/1000 scale zoning plan, the DBSCAN method was not required

Benzer Tezler

  1. Analitik hiyerarşi prosesi ve mekansal enterpolasyon yöntemlerinin yolculuk talebi belirleme yaklaşımı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi

    Investigation of the use of analytical hierarchy process and spatial interpolation methods as a travel demand forecasting approach

    BİLGE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

  2. Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Kentsel mekân tasarımında günışığının etkileri

    Effects of daylight in urban space design

    BERİL SEVİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaYıldız Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLGÜN ÇOLPAN ERKAN

  4. Geniş alanlı tesviyeli mühendislik yapılarında yüzey deformasyonlarının uydu bazlı jeodezik yöntemlerle izlenmesi

    A study on monitoring of surface deformations in leveled large-surface engineering buildings using satellite based geodetic methods

    ERHAN UÇAKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  5. Binalarda enerji tüketiminin ısıl modellenmesi için meteorolojik verilerin çıkarılması

    Calculation of meteorological data for thermal modeling of energy consumption on buildings

    SELİN DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL CEM PARMAKSIZOĞLU