Efficient construction cost estimation software using convolutional neural network and particle swarm optimization algorithm (PSO)
Evrişimli sinir ağı ve parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması (PSO) kullanarak verimli inşaat maliyeti tahmin yazılımı
- Tez No: 672301
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Erken dönem maliyet tahmini, her bir inşaat projesinin gerçekleştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Tamamen taraflar proje inşaatına dahil edilmiştir; sahipleri, çalışanları ve katkıda bulunanlar, projenin ilk dönemlerinde oran hakkında güvenilir bilgiye ihtiyaç duyarlar. Bu adımda çok sınırlı çizimler ve gerçekler vardır. Bu çalışmada, inşaat projesi maliyet tahmini için yeni yöntem tabanlı PSO ve CNN önerilmiştir. Veriler ilk önce PSO kullanarak veri boyutunu azaltmak için özellik çıkarma kullanılarak analiz edildi. Çıkarılan özellikler, giriş verilerinden yüksek seviye özellikler çıkaran CNN'ye ve daha sonra sadece 0,0018 ortalama hata oranı ile inşaat projesinin maliyetini tahmin etmek için kullanılan regresyon modeline bağlandı. Ayrıca, önerilen yöntem aynı problemdeki çeşitli çalışmalarla karşılaştırıldığında ve deneysel sonuçlar yöntemimizin önceki çalışmalardan daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Early time cost estimation plays an important role in the achievement of each construction project. Entirely parties included in the project construction; holders, workers and contributors need dependable information about rate in the primary periods of the project. There are very limited drawings and facts at this step. In this study, new method based PSO and CNN proposed for construction project cost estimation. The data first analysed by using feature extraction to reduce the size of data using PSO. The extracted features wired to the CNN that extracted high level features from input data and then wired to the regression model that used to estimate the cost of the construction project with average error rate only 0.0018. Furthermore, the proposed method compared with several studies in the same problem and the experimental results show that our method presented best results than previous studies.
Benzer Tezler
- Architectural retrofit of educational buildings towards nearly zero energy and cost optimal levels considering the life cycle and occupant comfort
Yaşam döngüsü ve kullanıcı konforuna göre yaklaşık sıfır enerji ve optimal maliyet seviyelerine yönelik eğitim binalarının mimari yönden iyileştirilmesi
NAZANIN MOAZZEN FERDOS
Doktora
İngilizce
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TANAÇAN
PROF. DR. MUSTAFA ERKAN KARAGÜLER
- Life cycle assessment of combined bioheat and biopower production and cost: Simulated case studies based on combustion utilizing turkish oak (Quercus cerris L.) coppices
Birlikte biyoısı ve biyogüç üretimi yaşam döngüsü değerlendirmesi ve maliyeti: Türkiye meşe (Quercus cerris L.) baltalıklarını kullanan yanma temelli benzetilmiş durum çalışmaları
GÜNER EKŞİ
Doktora
İngilizce
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ KARAOSMANOĞLU
- Alüminyum 5083-H111 malzemenin delik delme işleminde kesme parametrelerinin yapay sinir ağları ile optimizasyonu
Optimization of cutting parameters in the drilling process of aluminum 5083-H111 material with ann
EMRE TEKE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN ÖZSOY
- Katlanabilir kanatlara sahip bir insansız hava aracının tasarımı, üretimi ve testleri
Design, manufacturing and testing on unmanned air vehicle with foldable wings
İREM ÖZGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- 4D/5D modelleme araçlarının performanslarının değerlendirilmesi
Evaluation of the performance of 4D/5D modelling software
MUSTAFA YEŞİLYURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN