The implementation of hybrid soft computing model in estimating project completion
Tahmini proje tamamlama maliyetinin tahmin edilmesinde hibrit yumuşak hesaplama modelinin uygulanması
- Tez No: 645074
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK BUDAYAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
İnşaat proje yönetiminde, nihai proje maliyetini etkileyen birçok faktör vardır. Çeşitli yaklaşımlar arasında, tahmini tamamlama maliyeti (TTM), nihai proje tahmini için kullanılan temel bir yaklaşımdır. TTM'nin esas değeri, proje performansının ve risk olasılığını içermesidir. Ek olarak, TTM proje yöneticileri için proje ilerleyişindeki kritik sorunları tanımlamak ve belirlemek ve bu sorunlara uygun çözümleri belirlemek için son derece yararlıdır. Bu araştırmada, TTM'yi hesaplamak için derin sinir ağı (DSA) olarak adlandırılan nispeten yeni bir akıllı model önerilmiştir. Önerilen DSA modeli, TTM tahmin edilmesinde kullanılan baskın akıllı modellerden birine, yani destek vektör regresyon modeline (VRM) dayanarak doğrulanmıştır. Modelin mühendislik uygulamalarındaki kabiliyetini göstermek için Irak bölgesinde on beş projeden elde edilen tarihi proje bilgileri bu araştırmada incelenmiştir. Bu araştırmanın ikinci aşaması önerilen ve karşılaştırılabilir akıllı modellerin iki giriş optimizasyon algoritmasının entegrasyonu ile hibritlendirilmesi ile ilgilidir. Bu girdi optimizasyon algoritmaları genetik algoritma (GA) ve kaba kuvvet algoritmasıdır (BF). Bu girdi optimizasyon algoritmalarının entegre edilmesindeki amaç ise girdi niteliklerine yaklaştırmak ve TTM hesaplamasında son derece etkili faktörleri araştırmaktır. Genel olarak, bu çalışmanın hedefi, geleneksel yöntemlere göre proje maliyetini doğru tahmin eden güçlü bir akıllı model geliştirmektir. Ayrıca, ikinci amaç ise verimli ve etkin proje maliyet kontrolü sağlayabilecek güvenilir bir metodoloji sunmaktır. Önerilen GA-DSA, TTM hesaplaması için güvenilir ve sağlam bir tahmin modeli olduğu bu çalışmada gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In construction project management, there are several factors influencing the final project cost. Among various approaches, estimate at completion (EAC) is an essential approach utilized for final project estimation. The main merit of EAC is including the probability of the project performance and risk. In addition, EAC is extremely helpful for project managers to define and determine the critical problems throughout the project progress and determine the appropriate solutions to these problems. In this research, a relatively new intelligent model called deep neural network (DNN) is proposed to calculate the EAC. The proposed DNN model is authenticated against one of the predominated intelligent models conducted on the EAC prediction, namely support vector regression model (SVR). In order to demonstrate the capability of the model in the engineering applications, historical project information obtained from fifteen projects in Iraq region is inspected in this research. The second phase of this research is about the integration of two input optimization algorithms hybridized with the proposed and the comparable predictive intelligent models. These input optimization algorithms are genetic algorithm (GA) and brute force algorithm (BF). The aim of integrating these input optimization algorithms to approximate the input attributes and investigate the highly influenced factors on the calculation of EAC. Overall, the enthusiasm of this study is to provide a robust intelligent model that estimates the project cost accurately over the traditional methods. Also, the second aim is to introduce a reliable methodology that can provide efficient and effective project cost control. The proposed GA-DNN is demonstrated as a reliable and robust intelligence model for EAC calculation.
Benzer Tezler
- GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi
Realization of software-defined antenna on GPU
ABDULLAH BAKIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Otonom araçlar için yol bulma probleminin genetik algoritmalar ve FPGA ile çözümü ve gerçekleştirilmesi
The solution and implementation of path planning problem with genetic algorithms and FPGA for autonomous vehicles
ADEM TUNCER
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET YILDIRIM
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN
- Langmuir Blodgett assembly of peptide functionalized nanoparticles onto silicatebased surfaces and their characterization
Peptit ile fonksiyonlandırılmış nanoparçacıkların Langmuir Blodgett yöntemi ile silika tabanlı yüzey üzerine kaplanması ve karakterizasyonu
NUR MUSTAFAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜRGEN
- A predictive model for maximum interstory drift ratio (MIDR) and its implementation in probability-based design and performance assessment procedures
Maksimum göreli kat ötelemesi için tahmin denklemi ve bu denklemin ihtimale dayalı tasarım ve performans değerlendirme yöntemlerine uygulanması
TUBA EROĞLU AZAK
Doktora
İngilizce
2013
Deprem MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEDE SİNAN AKKAR