Konut Fiyat Tahmininde Yapay Sinir Ağları Yönteminin Kullanılması

Abstract

Teknolojinin gelişmesiyle konut fiyat tahmini için kullanılan yöntemlere yapay sinir ağları yöntemi de eklenmiştir. Bu çalışmada Eskişehir ilinde satılık konut fiyatlarının tahmininde yapay sinir ağlarının kullanılması araştırılmıştır. Konutların büyüklüğü, oda sayısı, birinci katta bulunup bulunmadığı, konutun bulunduğu binadaki toplam kat sayısı, merkezi ısıtmalı olup olmadığı, banyo sayısı, asansörün, otoparkın, ankastre mutfağın ve fiber internet bağlantısının bulunup bulunmadığı gibi farklı fiziksel özellikleri, bulunduğu mahalle ve tramvaya uzaklığı parametreleri ile yapay sinir ağları modelleri kurulmuştur. Geliştirilen yapay sinir ağları modellerinde gizli katman nöron sayıları farklılaştırılarak 19 adet model elde edilmiş ve bu modellerin performanslarının karşılaştırması yapılarak en uygun gizli katman nöron sayısı belirlenmiştir. Sonuç olarak yapay sinir ağlarının konut fiyatının tahmin edilmesinde etkili bir araç olduğu gösterilmiştir.

With improvements in technology artificial neural network has been added among the methods for house price prediction. This study explores the usage of artificial neural network method to predict the housing prices in the city of Eskişehir. The physical characteristics of housing such as the size of the apartment, number of the rooms, if the apartment is located on the first floor or not, the number of the floors of the building, whether it has central heating, number of the bathrooms, whether there is an elevator, and parking lot of the building, if there is built-in kitchen cabinets, availability of fiber internet connection in the building, the neighborhood of the apartment and the distance to the nearest tram stop are used within the neural network model. Different numbers of neurons are tried out within the generated neural network. The results are compared and in conclusion it was shown that artificial neural network is an effective method to predict the housing prices.