Developing an artificial neural network (ANN) model to predict official construction projects performance in Iraq
Irak'ta resmi inşaat projelerinin performansını öngörmek için yapay sinir ağı (YSA) modeli geliştirilmesi
- Tez No: 768187
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCER ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Proje performansını izlemek ve değerlendirmek için ana strateji, Irak'taki proje yöneticileri için önemli bir görev olarak kabul edildi. Beklenen ve gerçekleşen değerleri (PV ve AC) ve ayrıca TÜFE maliyet performans endeksini karşılaştırarak ortak hedefi temsil eder. Geleneksel yöntemler, bireylerin performans seviyeleri arasındaki farklılıkları yakalayamaz. ancak, inşaat süreci varyasyonunu izlemek için temel algoritmayı oluşturmak ve geliştirmek için bir yapay sinir ağı (YSA) örüntü tanıma yaklaşımı kullanıldı. Bu projedeki maliyet faktörleri, önceki bilgiler kullanılarak faktör sıralamasını derecelendiren belirli kriterlere göre seçilmiştir ve eğitim için bir veri seti oluşturmak için Monte Carlo yöntemi kullanılmıştır. Mevcut yöntem, bir projenin başarısının dinamik bir tahminini yapmak için bir evrimsel proje başarı tahmin modeli kullanmıştır. Var olan bağlantıların tahminine uygulanabilecek bir grup istatistiksel tekniği ifade eder.
Özet (Çeviri)
The main strategy to monitor and assess the project performance considered an essential task for project managers in Iraq. It represents common target by comparing anticipated and actual values (PV and AC), as well as the CPI cost performance index. Traditional methods are unable to capture differences between individuals' performance levels. but, using an artificial neural network (ANN) pattern recognition approach was used to create and develop the baseline algorithm for monitoring construction process variation. The cost factors in this project have been selected according to the specific criteria which rated the factor rank using previous information, and for training, the Monte Carlo method is used to create a dataset. The current method used an evolutionary project success prediction model in order to make a dynamic prediction of the success of a project. It refers to a group of statistical techniques that may be applied to the estimation of the connections that exist
Benzer Tezler
- Makine öğrenme algoritmaları ile su tüketim miktarlarının tahmini: Kocaeli örneği
Estimation of water consumption amounts using machine learning algorithms: The case study of Kocaeli
KASIM GÖRENEKLİ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÜLBAĞ
- Köpük enjeksiyon prosesinde gri Taguchi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile parametre optimizasyonu
Parameter optimization in foam injection process using grey Taguchi and artificial neural network methods
NİLAY ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- Veri analiz yöntemlerine dayalı olarak orman yangınlarının incelenmesi
Investigation of forest fires based on data analysis methods
ZEYNEP AYTOLU KÜLAHCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ASLAN
- Development of iron cobalt bimetallic fischer-tropsch catalysts for production of light olefins
Hafif olefinlerin üretimi için demir kobalt bimetalik fıscher-tropsch katalizörlerinin geliştirilmesi
DENİZ UYKUN MANGALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ ATAKÜL
- Yapay sinir ağları ve asm2 kullanılarak aktif çamur prosesinin kontrolü ve modellenmesi
Control and modelling of activated sludge process by using artificial neural networks and asm2
CUMHUR ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2007
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞENUR UĞURLU