A comparative study of regression analysis, neural networks and case?based reasoning for early range cost estimation of mass housing projects
Toplu konut projelerinin kavramsal aralık maliyet tahminleri için regresyon analizi, yapay sinir ağı ve vaka bazlı çözümleme metodlarının karşılaştırmalı bir çalışması
- Tez No: 269066
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RIFAT SÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Regresyon modelleri, Yapay sinir ağları, Regression models, Artificial neural networks
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnşaat projelerinin maliyet tahminleri bütün proje katılımcıları için projenin başlangıç aşamasından sonuna kadar önem arz etmektedir. Bir inşaat projesinin erken aşamalarında tasarım bilgisi ve kapsam tanımı çok sınırlıdır, bu nedenle bu aşamada gerçekleştirilen kavramsal maliyet tahminlerinde yüksek tahmin doğruluğuna ulaşmak çok zordur. Maliyet tahminlerindeki belirsizlik seviyesi özellikle erken aşamalarda vurgulanmalıdır ki proje süresince devam edecek olan dinamik inşaat proje yönetim süreci içerisinde doğru kararlar verilebilsin. Aralık maliyet tahminleri kullanılarak maliyet tahminlerindeki belirsizlik seviyesi ortaya çıkarılabilir.Bu çalışma parametrik ve olasıklı maliyet tahmin tekniklerinin bir entegrasyonunu karşılaştırmalı bir temel üzerinde sunmaktadır. Regresyon analizi, yapay sinir ağı, vaka bazlı çözümleme ve bootstrap metodlarının kombinasyonları toplu konut projelerinin erken aralık maliyet tahminleri için sunulmuştur. İnşaat proje yönetimi profesyonelleri için toplu konut projelerinin erken aralık maliyet tahminlerinde kullanılacak pratik metodlar sağlanmıştır. Metodlar, bir Türk inşaat firmasının 41 ayrı toplu konut projesi için vermiş olduğu fiyat teklifleri kullanılarak uygulanmıştır. Toplu konut projelerinin hepsinin sahibi, T. C. Başbakanlık Toplu Konut İdaresi (TOKİ)'dir. TOKİ'nin sahibi olduğu toplu konut projeleri genellikle apartman blokları ile sosyal, sağlık ve eğitim tesislerinin bir birleşimidir, bazı projelerin kapsamında camiler de bulunmaktadır. Geliştirilen üç farklı metodun sonuçları tahmine dayalı kesinlik ve tahmine dayalı değişkenlik için karşılaştırılmış, inşaat projelerinin erken aralık maliyet tahminleri için önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Construction cost estimating is essential for all of the stakeholders of a construction project from the beginning stage to the end. At early stages of a construction project, the design information and scope definition are very limited, hence; during conceptual (early) cost estimation, achieving high accuracy is very difficult. The level of uncertainty included in the cost estimations should be emphasized for making correct decisions throughout the dynamic stages of construction project management process, especially during early stages. By using range estimating, the level of uncertainties can be identified in cost estimations.This study represents integrations of parametric and probabilistic cost estimation techniques in a comparative base. Combinations of regression analysis, neural networks, case ? based reasoning and bootstrap method are proposed for the conceptual (early) range cost estimations of mass housing projects. Practical methods for early range cost estimation of mass housing projects are provided for construction project management professionals. The methods are applied using bid offers of a Turkish contractor given for 41 mass housing projects. The owner of all projects is Housing Development Administration of Turkey (TOKI). The mass housing projects of TOKI are generally a mix of apartment blocks, social, health and educational facilities, and some projects may also have mosques. Results of the three different approaches are compared for predictive accuracy and predictive variability, and suggestions for early range cost estimation of construction projects are made.
Benzer Tezler
- Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi
Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors
ALİİMZA DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Intentionally biased bootstrap aggregated artificial intelligence method for construction management prediction
Yapim yönetimi tahmini için kasitli önyargili bootstrap toplama yapay zeka yöntemi
TUNAHAN ÇAYDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Orta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Yapay zeka ile bir şehrin sürdürülebilir enerji potansiyeli analizi: Afganistan Herat şehri örneği
Analysis of a city's sustainable energy potential using artificial intelligence: The case of Herat, Afghanistan
EDRIS NASERI
- Meta öğrenme modeliyle şehirlerin 15 dakikalık şehir kavramına olan uyumlarının değerlendirilmesi: istanbul örneği
Assessment of urban compliance with the 15-minute city concept through a meta-learning model: the case of İstanbul
AYDIN FURKAN TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI