An integrated regression-bootstrap sampling scheduling method for probabilistic duration range estimation of construction projects
İnşaat projelerinin olasılıksal süre aralığının belirlenmesi için entegre regresyon-bootstrap örnekleme programlama yöntemi
- Tez No: 580652
- Danışmanlar: PROF. DR. RİFAT SÖNMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
İnşaat projelerinde toplam sürenin tahmini, maliyetleri ve projenin başarısını doğrudan etkilediği için önemlidir. Ayrıca, gecikme riskleri de, gecikme cezalarının ve ek maliyetlerin olasılığını da değerlendirmek için süre tahminleriyle birlikte belirlenebilir. Bu nedenle, süre aralığı tahmininin doğruluğu inşaat sektöründe çok önemlidir. Bu tez, proje sürelerinin inşaat projeleri için olasılıkları ile belirlenmesi amacıyla parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemini ve regresyon analizini entegre bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yaklaşım, inşaat projesinin süresinin aralık tahminini ve bu aralık değerlerine karşılık gelen olasılığı sağlamak için hem regresyon hem de olasılıksal yöntemleri birleştirmektedir. Parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemi, regresyon analizine entegre edildiğinde verilerin olasılık dağılımları ve korelasyonları hakkında varsayım gerektirmediği için, Monte Carlo Simülasyon yöntemi gibi klasik simülasyon yöntemleriyle veya Program Değerlendirme ve Gözden Geçirme Tekniği (PERT) gibi olasılıksal yöntemlerle karşılaştırıldığında aralık tahmini için avantajlara sahiptir. Dahası, önerilen entegre regresyon-bootstrap örnekleme planlama yönteminin, verimliliği etkileyen faktörleri hesaba katmak için kullanılan regresyon analizi ve faaliyetlerin dağılım varsayımları ile korelasyonları gerekmeksizin orijinal numuneyi yeniden örnekleyerek numune büyüklüğünü arttıran parametrik olmayan bootstrap örnekleme yöntemi ile geleneksel yöntemlerden daha doğru sonuçlar vermesi beklenmektedir. Yeni entegre regresyon-bootstrap örnekleme zamanlama yönteminin avantajlarını ve doğruluğunu ortaya çıkarmak için, yeni yöntem iki örnek olay incelemesiyle geleneksel zamanlama risk değerlendirme modelleriyle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar, önerilen yöntemin, inşaat projelerinin zamanlama risklerinin gerçekçi bir şekilde değerlendirilmesi için yeterli proje süresi aralığını sağlayan, parametrik olmayan pratik bir yaklaşım sunduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The estimation of project duration is important in construction projects, since it directly affects the costs and the success of the projects. Schedule risks can be determined along with the duration estimations in order to assess the possibility of delay penalties and additional costs. Therefore, the accuracy of the estimation of project duration range is very crucial in construction industry to assess the schedule risks. This thesis presents an integrated approach of non-parametric bootstrap sampling method and regression analysis in order to determine the project duration ranges with their probabilities for construction projects. This approach combines both the regression and probabilistic methods in order to provide the range estimation of construction project's duration with its corresponding probability. The non-parametric bootstrap sampling method, when integrated with the regression analysis, has advantages for range estimation purposes when compared to classical simulation methods such as Monte Carlo Simulation method or probabilistic methods such as Program Evaluation and Review Technique (PERT), since it requires no assumptions regarding the probability distributions and correlations of the input data. Moreover, the proposed integrated regression-bootstrap sampling scheduling method is expected to provide more accurate results than the traditional methods due to regression analysis, which is used to take the effecting factors of the productivity into account and non-parametric bootstrap sampling method, which increases the sample size by resampling the original sample without requiring any assumptions of distributions and correlations of the activities. To expose the advantages and accuracy of the new integrated regression-bootstrap sampling scheduling method, the new method is compared with the traditional probabilistic scheduling methods through two case studies. The comparisons reveal that the proposed method presents a practical non-parametric approach that provides adequate project duration range for realistic evaluation of schedule risks of construction projects.
Benzer Tezler
- Veri arttırma tekniğinin endüstriyel bir problemde incelenmesi
Investigation of the data augmentation technique in an industrial problem
ALPTEKİN KAVAKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GARİP ERDOĞAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ -
- Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions
Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi
FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Kadına yönelik şiddetin kadınların kariyer gelişimine ve iş performansına etkisi
The influence of violence against women on the career development of women and its effect on work performance
ERDAL SARIÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Siyasal Bilimlerİstanbul Gedik ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHADDİN SİNSOYSAL
- Etkin bina emlak vergi değerinin belirlenebilmesi için makine öğrenme temelli bir değerleme modeli önerisi
A proposal for a machine learning based valuation model for determining efficient building property tax value
ELİF ŞEVVAL TAŞTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA METİN ALKAN
- Exploring the biodiversity patterns of Anatolia under changing climatic conditions
Değişen iklimsel koşullar altında Anadolu'nun biyoçeşitlilik örüntülerinin araştırılması
BATUHAN ATIF TUNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇORAMAN