Coupled intelligent predictive model based global harmony search and extreme learning machine for modeling project construction estimation at completion
Tamamlandığında proje yapım tahminini modellemek için birleştirilmiş akıllı tahmine dayalı model tabanlı küresel uyum arama ve extreme learning machine
- Tez No: 649087
- 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: 170
Özet
Tahmini tamamlama maliyeti (TTM), bir yöneticinin bir projenin tamamlandığında projenin toplam maliyeti ilgili olarak yaptığı tahmindir. Bu hesap projenin performansını ve riskini izlemek için önemli bir araçtır. Yöneticiler genellikle bir proje hakkında üst düzey kararlar alırlar, ancak kararlarında hatalara neden olabilecek teknik bilgiler konusunda eksiklikler ve boşluklar olabilir. Bu çalışmanın amacı ise inşaat projeleri için TTM'yi hesaplanmasında kullanılabilecek aşırı öğrenme makinesi (ELM), entegre olan küresel uyum araştırması (GHS) ve kaba kuvvet (BF) olarak adlandırılan yeni birleştirilmiş zekâ modellerini uygulamaktır. GHS ve BF, TTM'nin bağımlı değişkenine yönelik olan önemli etkileyici nitelikleri soyutlamak için kullanılmışken, ELM'nin incelenen uygulama için yenilikçi bir model olarak etkinliği gösterilmiştir. Geliştirilen modelin tahmin doğruluğunu onaylamak amacıyla, bu modelin mukayese edilebileceği klasik bir yapay sinir ağı (YSA) geliştirilmiştir. Tahmini modeller, Birleşik Arap Emirlikleri'nden (BAE) toplanan inşaat projeleriyle ilgili tarihsel bilgiler kullanılarak uygulanmıştır. Çalışma TTM'nin belirlenmesinde önerilen birleştirilmiş modelin uygulanmasını araştırmış ve tahmin modeli monitöründeki bir değişimin eğilimini hesaplamıştır. Araştırılan modelin temel amacı, proje yöneticilerinin proje maliyet kontrolünün etkinliğini artırmasına yardımcı olabilecek güvenilir bir TTM tahminleri eğilimi oluşturmaktı. Sonuçlar, GHS-ELM ve BF-ELM'in klasik ve hibritleştirilmiş ANN modelleri üzerinde gözle görülür bir uygulamasını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Estimation at completion (EAC) is a manager's projection of a project's total cost at its completion. It is an important tool for monitoring a project's performance and risk. Executives usually make high-level decisions on a project, but they may have gaps in the technical knowledge which may cause errors in their decisions. In this current study, the authors implemented new coupled intelligence models, namely global harmony search (GHS) and brute force (BF) integrated with extreme learning machine (ELM) for modeling the project construction estimation at completion. GHS and BF were used to abstract the substantial influential attributes toward the EAC dependent variable, whereas the effectiveness of ELM as a novel predictive model for the investigated application was demonstrated. As a benchmark model, a classical artificial neural network (ANN) was developed to validate the new ELM model in terms of the prediction accuracy. The predictive models were applied using historical information related to construction projects gathered from the United Arab Emirates (UAE). The study investigated the application of the proposed coupled model in determining the EAC and calculated the tendency of a change in the forecast model monitor. The main goal of the investigated model was to produce a reliable trend of EAC estimates which can aid project managers in improving the effectiveness of project costs control. The results demonstrated a noticeable implementation of the GHS-ELM and BF-ELM over the classical and hybridized ANN models.
Benzer Tezler
- Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning
Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi
MEHMET FURKAN ÇELİK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ERTEN
- Influence of Driving Patterns and Optimal Robust PowertrainCombined Design and Control on Plug-in Vehicle Cost, Life CycleEmissions, Component Sizing, and Battery Stress
Başlık çevirisi yok
ORKUN KARABSAŞOĞLU
Doktora
İngilizce
2013
Makine MühendisliğiCarnegie Mellon UniversityMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. CHAİR: JEREMY J. MİCHALEK
- Design and control of a novel Eddy current dynamometer
Yeni bir Eddy akım dinamometrenin tasarımı ve kontrolü
İHSAN ULUOCAK
Doktora
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Türkiye için konut binalarının aydınlatma enerjisi gereksinimi açısından değerlendirilmesine ilişkin bir yaklaşım
An assessment approach for energy requirements of residential buildings in Turkey
ÖZLEM SÜMENGEN
- Makine öğrenmesi kullanılarak mikroşebekelerde talep tarafı yönetimine termal enerji depolamasının dahil edilmesi
Thermal energy storage integration into demand side management in microgrids by using machine learning
KARIM BIO GASSI
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL