Geri Dön

Mark-up estimation using data mining techniques

İhale tenzilat miktarı tahmininde veri madenciliği tekniklerinin kullanımı

  1. Tez No: 198737
  2. Yazar: ELİF TUVA ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZTAŞ, DOÇ. DR. ADİL BAYRAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Data mining, mark-up estimation, neural network, decision tree, geneticalgorithm
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 197

Özet

Bu çalışmada, veri madenciliği tekniklerinin inşaat sektöründe ihale tenzilat miktarıtahmininde kullanımı araştırıldı.Öncelikle, ihale tenzilat miktarı özellikleri, daha önce ihale tenzilat miktarıtahmininde kullanılan teknikler ve farklı alanlarda kullanılan veri madenciliğiuygulamaları hakkında bir literatür araştırması yapıldı.Literatür araştırmasına dayanılarak hazırlanan bir anket, tenzilat miktarını etkileyenfaktörleri belirlemek amacıyla kamu kurum ve kuruluşlarının ihale departmanlarındaçalışan inşaat mühendislerine dağıtıldı. Anket sonuçları içerik analizi metodu iledeğerlendirildi ve ulaşılan faktörlere göre Türkiye deki inşaat bültenlerinden ilgiliverilere ulaşıldı.Tenzilat miktarı tahmini problemi, eğitilen sinir ağından genetik algoritma ile kuralçıkarma yaklaşımı ve karar ağaçları algoritması ile iki farklı şekilde çözüldü. Verimadenciliği yazılımları olarak Matlab kullanılarak geri yayılım algoritmasına göregeliştirilen bir program, Evolver 4.0 Professional ve See5/C5.0 yazılımları kullanıldı.Eğitilen sinir ağlarından kural çıkarma yaklaşımında, veriler geri yayılım algoritmasıile sınıflandırıldıktan sonra genetik algoritma kullanılarak kurallar çıkarıldı. Kararağaçlarında ise C5.0 algoritması kullanılarak veriler sınıflandırıldı ve kurallar eldeedildi.Anahtar kelimeler : Veri madenciliği, tenzilat miktarı, sinir ağları, karar ağaçları,genetik algoritma

Özet (Çeviri)

In this study, mark-up estimation using data mining techniques in constructionindustry was investigated.Firstly, a literature survey was performed about characteristics of mark-up estimationand techniques that have been used in mark-up estimation and data miningtechniques that were used in different areas.Then, a questionnaire was distributed to civil engineers that study in bid departmentsof public sectors in order to determine the factors that affect mark-up estimation. Thequestionnaire?s results were evaluated using content analysis method and targetmark-up factors were determined. According to target mark-up factors, data werecollected in construction bulletins in Turkey.Lastly, mark-up estimation was analysed according to rule extraction from trainedneural network using genetic algorithm and decision tree. A neural network programthat was developed in Matlab and Evolver 4.0 Professional for genetic algorithm andSee5/C5.0 for decision tree were used. In the rule extraction, after data wereclassified by back propagation, rules were extracted from trained neural networkusing genetic algorithm. In decision tree, the C5.0 algorithm has generated aclassification decision tree for the given data set by recourse portioning of data. Theknowledge represented in decision trees were extracted and represented in the formof classification IF-THEN rules.

Benzer Tezler

  1. Kamu ihaleleri için hazırlanan teklif fiyatı içinde yer alan katkı payının belirlenmesinde adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım yaklaşımı

    Adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS)-based model for predicting mark up for public investment projects

    BÜLENT YEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  2. Demiryolu projelerinde katkı payının AHP ve regresyon analizi yöntemleri kullanılarak belirlenmesi

    Mark-up determination of railway projects with analytical hierarchy process (AHP) and regression analysis method

    ŞEYDA BAYTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  3. Türkiye ekonomisinde dışa açılma süreci ve gelir bölüşümü: 1980 - 2005

    External orientation and patterns of income distribution in the Turkish economy: 1980 - 2005

    KEMAL KIZILCA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonomiAnkara Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AHMET HAŞİM KÖSE

  4. Şev stabilitesi problemlerinin incelenmesinde bütünleşik ve bilgi tabanlı bir sistem geliştirilmesi

    The development of an integrated and intelligent design environment for the investigation of slope stability problems

    BÜLENT HATİPOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE İNCECİK

  5. Atıksu arıtma tesisleri maliyet indeksi ve debi-maliyet ilişkileri

    Wastewater treatment plant cost indexes and cost capacity relationship

    MUSTAFA TUNA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. VEYSEL EROĞLU