Hibrid pso-ann ve pso modellerinin inşaat projelerinin maliyet ve sürelerinin tahminine dayalı yaklaşımı
Hybrid pso-ann and pso models based approach for estimation of cost and duration of construction projects
- Tez No: 618497
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇAĞLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: İnşaat projeleri, Yapay sinir ağı, Parçacık sürü optimizasyonu, Maliyet ve Süre. 2020, 155 Sayfa, Construction projects, Artificial neural network, Particle swarm optimization, Cost and Duration. 2020, 155 Pages
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 153
Özet
İnşaat projelerinin tamamlanması için maliyet ve süre tahmini esastır. Tasarım süreçleri oluşturmak için maliyet ve süre tahmininde karar vermenin önemi, hem tasarımcılar hem de proje yöneticileri için bir tahmin aracı ihtiyacına işaret etmektedir. Yapay Sinir Ağı (ANN) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO), esnek hesaplama tekniklerinin araçları olarak bu alanda önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışma, inşaat maliyetlerinin ve inşaat projelerinin süresinin tahmin edilmesine yönelik olan ve PSO ve ANN yaklaşımlarına dayanan bir yaklaşım önerisini sunmaktadır. Bu tekniklerin, formüle edilmiş problemde maliyet ve süre tahmini ile genel uygulanabilirliği incelenmiştir. Önerilen modelleri oluşturmak için inşa edilen hükümet projelerinden toplanan 60 adet proje kullanılmıştır. Önerilen modelin oluşturulmasında tuğla hacmi, beton hacmi, temel tipi, asansör sayısı, toplam kat alanı, zemin kat alanı, kat sayısı ve güvenlik durumu olmak üzere sekiz adet giriş parametresi kullanılmaktadır. Sonuç olarak önerilen modellerin maliyeti ve/veya inşaat projelerinin süresini değerlendirmek için alternatif bir yaklaşım olabileceği görülmüştür. Geliştirilen modeller, düşük ortalama (0.97 ve 0.99) ve CoV (%10.87 ve %4.94) değerleri ile yüksek tahmin doğruluğu sağlamaktadır. Geliştirilen modeller yüksek tahmin doğruluğu sağlamaktadır ve sonuç olarak maliyeti tahmin etmek için bu modelleri kullanmanın pratik ve yararlı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Cost and duration estimation is essential for the success of construction projects. The importance of decision making in cost and duration estimation for building design processes points to a need for an estimation tool for both designers and project managers. Artificial neural network (ANN) and particle swarm optimization (PSO), as the tools of soft computing techniques, offer significant potential in this field. This study presents the proposal of an approaches to the prediction of construction costs and duration of construction projects, which is based on hybrid PSO-ANN and PSO approaches. The general applicability of these teqchniques in the formulated problem with cost and duration estimation are examined. A series of 60 projects collected from constructed government projects were utilized to build the proposed models. Eight input parameters, such as volume of bricks, volume of concrete, footing type, elevators number, total floors area, area of the ground floor, floors number, and security status are used in building the proposed model. The results displayed that the proposed models can be an alternative approaches to evaluate the cost and-or duration of construction projects. The developed PSO models provides high prediction accuracy, with a low mean (0.97 and 0.99) and CoV (10.87% and 4.94%) values, as compared with hybrid PSO-ANN models. The results display that utilizing these models to forecast the cost and duration are practical and helpful for estimators in construction sector.
Benzer Tezler
- Evaluating the relationship between concrete strength and mix design properties using artificial neural network (ANN) hybrid algorithms
Beton dayanımı ve karışım tasarımı özelliklerinin yapay sinir ağı hibrit algoritmaları kullanılarak değerlendirilmesi
SİNAN KEFELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat MühendisliğiÇankaya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA YEŞİLMEN
- Prediction of water quality index using artificial neuron network (ANN)
Yapay nöron ağı (ANN) kullanarak su kalitesi endeksi tahmini
HASANAIN ALI BANWAN ZAMILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLFEM BAKAN
- Makine öğrenmesi ile hisse senetlerinin fiyat tahminlemesi: BİST 100' de bir uygulama
Price forecasting of shares by machine learning: An application in BIST 100
OSMAN NURİ AKARSU
- Sürü zekası yaklaşımlarının renkli görüntü kesimlemeye uyarlanması ve tanıma sistemleri üzerinde gerçekleştirimi
Adaptation of swarm intelligence approaches into color image segmentation and their implementations on recognition systems
DOĞAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Hibrit sınıflayıcılar kullanarak kalpteki ritim bozukluklarının teşhisi
Diagnosis of the heart rhythm disorders by using hybrid classifiers
ŞULE YÜCELBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL