___

• Afşar, A., Yılmazel, Ö., & Yılmazel, S. (2017). Konut Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Model İle Belirlenmesi: Eskişehir Örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (37), 195-205.
• Akar, Ö., Güngör, O. (2013). Eş Dizimlilik Matrisi ve Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ile Çay ve Fındık Alanlarını Sınıflandırılması. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu. 23-25 Mayıs, Trabzon, Türkiye.
• Akar, Ö., Güngör, O., Akar, A. (2010). Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ile Arazi Kullanım Alanlarının Belirlenmesi, III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, 11-13 Ekim 2010, Gebze, Kocaeli, Bildiriler Kitabı, pp.142-152.
• Akar, Ö., ve Güngör, O. (2012). Rastgele Orman Algoritması Kullanılarak Çok Bantlı Görüntülerin Sınıflandırılması. Jeodezi ve Jeoinformasyon Dergisi, 1(2), 139-146.
• Aktaş, A. (2020). Derin Öğrenme Yöntemleri İle Dokunsal Parke Yüzeyi Tespiti, Marmara Üniversitesi, Fen bilimleri Enstitüsü. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 61s.
• Arslan, Y., Ceritoğlu, E., & Kanık, B. (2013). The Effects Of Demographic Changes On The Long Term Housing Demand in Turkey. Munich Personal Repec Archive.
• Bostancıoğlu, E. (1999). Konut binalarının ön tasarımı evresinde maliyeti etkileyen faktörler ve faktörlere dayalı bir maliyet tahmin yöntemi (Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Bostancıoğlu, E. (2006). Konut Binalarının Ön Tasarımında Bir Maliyet Tahmin Modeli. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(3), 27-49.
• Demirel, Y. (2007). Toplu Konut İnşaat Maliyetlerinin Yapay Sinir Ağları İle Tahmini. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 22(4), 53-60.
• Ecer, F. (2014). Türkiye’deki Konut Fiyatlarının Tahmininde Hedonik Regresyon Yöntemi İle Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması. In International Conference On Eurasian Economies, (pp. 1-10).
• Ekşioğlu Çetintahra, G., & Çubukçu, E. (2011). Çevre Estetiğinin Konut Fiyatlarına Etkisi. İtü Dergisi/A, 10(1), 3-12.
• Ercire, M. (2019). Kısa süreli güç kalitesi bozulmalarının dalgacık analizi ve rastgele orman yöntemi ile sınıflandırılması (Master's thesis, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü), Yüksek Lisans Tezi, Kütahya, 111s.
• Erdem, A. E. (1996). Konut Projelerinde, Ön Tasarım Aşamasında, Fonksiyonel Elemanlara Dayalı Maliyet Tahmini İçin Bir Model Geliştirilmesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Fitöz, E., & Öztürk, N. (2008). Türkiye’de Konut Piyasasının Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, SBE.
• Gökler, L. A. (2017). Ankara’da Konut Fiyatları Farklılaşmasının Hedonik Analiz Yardımıyla İncelenmesi. Megaron, 12(2), 304-315.
• Hayrullahoğlu, G., Aliefendioğlu, Y., Tanrıvermiş, H., & Hayrullahoğlu, A. C. (2017, September). Konut Piyasalarında Hedonik Değerleme Modeli Tahmini: Ankara İli Çankaya İlçesi Çukurambar Bölgesi Örneği. In Proceedings of 2nd International Conference on Scientific Cooperation for The Future in The Economics and Administrative Sciences, (P. 25).
• Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735- 1780.
• Kızrak, M. A., ve Bolat, B. (2018). Derin öğrenme ile kalabalık analizi üzerine detaylı bir araştırma. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11(3), 263-286.
• Korkem, E. (2013). Mikroarray Gen Ekspresyon Veri Setlerinde Random Forest Ve Naıve Bayes Sınıflama Yöntemleri Yaklaşımı, Hacettepe Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Kördiş, G., Işık, S. & Mert, M. (2014). Antalya’da Konut Fiyatlarini Etkileyen Faktörlerin Hedonik Fiyat Modeli İle Tahmin Edilmesi. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(28), 103-132.
• Kutlu, Ö. (2019). İnsansız Hava Aracı İle Elde Edilen Görüntülerin Derin Öğrenme Yöntemleri İle Analizi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Lebe, F., & Akbaş, Y. E. (2014). Türkiye'nin Konut Talebinin Analizi: 1970-2011. Ataturk University Journal Of Economics & Administrative Sciences, 28(1), 57-83.
• LeCun, Y., Bengio, Y., and Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436-444.
• Marın, M. C., & Altıntaş, H. (2004). Konut Yer Seçimi-Ulaşım Etkileşim Teorileri: Kritik Bir Literatür İncelenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(1),73- 88.
• Türel, A. (1976). Ankara'da Konut Fiyatlarının Mekânsal Farklılaşması. Geoforum, 7, 271-283.
• Uğur, L. O., & Sivri, A. R. (2014). Toplu Konut Projelerinde Maliyetlerin Regresyon Metodu İle İncelenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2(1), 251-270.
• Uğur, L. O., Baykan, U. N., & Korkmaz, S. (2011). Yığma Konutların Maliyet Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının (Ysa) Kullanılması, 6. İnşaat Yönetim Kongresi, Bursa.
• Uyar, S. G. K., & Yayla, N. (2016). Konut Fiyatlarının Hedonik Fiyatlama Yaklaşımına Göre Mekânsal Ekonometrik Modeller İle Tahmini: İstanbul Konut Piyasası Örneği. Social Sciences, 11(4), 326-342.
• Yayar, R., & Gül, D. (2014). Mersin Kent Merkezinde Konut Piyasası Fiyatlarının Hedonik Tahmini. Anadolu University Journal Of Social Sciences, 14(3), 87-99.
• Yayar, R., & Karaca, S. S. (2014). Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Hedonik Modelle Belirlenmesi: Tr83 Bölgesi Örneği. Ege Academic Review, 14(4), 509-518.
• Yılmazel, Ö., Afşar, A., & Yılmazel, S. (2018). Konut Fiyat Tahmininde Yapay Sinir Ağları Yönteminin Kullanılması. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 20, 285-300.