Destek vektör regresyon metodu kullanarak inşaat projelerinin kavramsal maliyet tahmini
A support vector regression method for conceptual cost estimate of construction projects
- Tez No: 416345
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RİFAT SÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 134
Özet
Kavramsal maliyet analizi tasarım bilgisinin kısıtlı olduğu ve proje kapsamının henüz tam olarak kesinleşmediği, inşaat projelerinin erken safhalarında alınan kararlar için çok önemlidir. Bu analizin planlama, tasarım, maliyet yönetimi ve bütçe üzerinde önemli etkileri vardır. Bu sebeple karar verici merciilerin projenin erken safhalarında bu analizi mümkün olduğunca doğru yapmaları gerekmektedir. Aksi takdirde, kavramsal maliyetlerin düşük ya da yüksek tahmin edilmesi fizibilite analizi aşamasında veya projenin ilerleyen aşamalarında ciddi sorunlara yol açabilir. Bu tez çalışmasında, inşaat projelerinin kavramsal maliyetini tahmin etmek için bir destek vektör regresyon metodu sunulmuştur. Bu amaçla 273 projeyi içeren 10 adet geçmiş veri seti derlendi ve bu metod kullanılarak yapılan tahminlerin doğruluğu analiz edildi. Önerilen metod maliyet ve bağımsız değişkenler arasında tahmin gücü yüksek bir eşleme fonksiyonu tanımlanmasına olanak sağlamaktadır. Buna ek olarak, bu metod inşaat projelerinin kavramsal maliyetlerinin tahmini için güçlü ve pratik bir alternatif sunmaktadır. Bu metod kullanılarak yapılan analiz sonuçları, tahmin performansı baz alınarak yapay sinir ağı ve vaka bazlı çözümleme gibi diğer iki makine öğrenimi metodu kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar önerilen metodun, mevcut makine öğrenimi metodlara göre inşaat projelerinin maliyet tahmininde önemli iyileşmeler sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Conceptual cost estimate is very important for initial project decisions when the design information is limited and the scope is not finalized at the early stages of the construction projects. It has serious effects on planning, design, cost management and budgeting. Therefore, the decision makers should be as accurate as possible while estimating the conceptual cost at the initial stage since a misestimation on the conceptual cost may lead to serious problems during feasibility analysis or at the later stages of the projects. In this thesis, a support vector regression method is presented in order to estimate the conceptual cost of construction projects. For this purpose, 10 historical cost data sets including 273 projects were compiled and analyzed by the proposed method. The proposed method enables identification of parsimonious mapping function between the independent variables and the cost. Besides, it presents a robust and pragmatic alternative for conceptual cost estimation of construction projects. The results of the analyses by the proposed method were also compared with the estimates obtained by two other machine learning methods, which are neural network and case based reasoning, in terms of their prediction accuracy. The results indicate that the proposed method outperforms existing state-of-art machine learning methods for conceptual cost estimation of construction projects .
Benzer Tezler
- Farklı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak Beyşehir Gölü su seviyesinin tahmini
Estimation of Beyşehir Lake water level using different machine learning techniques
MEHMET ALİ TAMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiKTO Karatay Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VAHDETTİN DEMİR
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak felç (İnme) tespiti
Stroke detection using machine learning methods
HADİCE OKAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABİDİN ÇALIŞKAN
- Short-term forecasting of wind power production using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemiyle kısa dönem rüzgar gücü üretim tahmini
FEYRUZ AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Yüksek düzeyde sentezlemede hızlı tasarım alanı keşfi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir optimizasyon yöntemi
A novel machine learning-based optimization methodology for fast design space exploration in high-level synthesis
ESRA ÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ DAL