A prediction model for construction project time using intelligent algorithm: A case study in Iraq
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826236
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEPANTA NAİMİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Geotechnical Factor, K-Nearest Neighbor Method, WASPAS, Construction Projects, Machine Learning
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Jeoteknik Faktör, K-En Yakın Komşu Yöntemi, WASPAS, İnşaat Projeleri, Makine Öğrenimi
Özet (Çeviri)
Predicting project workflow performance involves tracking inputs (resources, equipment), activities, and outputs over time through record-keeping and regular reporting, as well as evaluating ongoing or completed projects to compare their actual effects to their anticipated effects in relation to their design and implementation processes. Geotechnical problems are a significant role in project performance. In order to address this, the current study created a method for determining how Iraqi building construction is impacted by geotechnical project parameters. Due to the wide range of geotechnical variables that were identified and assessed via earlier research, surveys, and expert interviews to create a geotechnical factors database for building projects, the article uses Iraq as a case study. In the first step of this work, which included identifying the study areas based on the Latitude and Longitude coordinates of several towns in Iraq, the geotechnical parameters were developed using pertinent research and expert opinions. In the second stage, the researcher uses the features of the areas to rank the variables in the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) approach. The K-Nearest Neighbor Method, developed in the third phase, analyzes the data gathered to identify and evaluate variables. According to professional judgment, the factor prognosis was great and the system performance test results were noteworthy.
Benzer Tezler
- Endüstriyel yapılarda ön tasarım aşamasında makine öğrenmesi metodları ile kaba inşaat maliyetlerinin tahmini ve performans analizi
Estimation and performance analysis of rough construction costs with machine learning methods at the pre-design stage of industrial buildings
MUHAMMET EMİR KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Metro istasyonlarında yolcu sirkülasyonunun değerlendirilmesi için bir uzman sistem önerisi
An expert system proposal for the evaluation of pedestrian circulation at underground stations
A.GÜLAY PEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
- İki ayaklı yürüyen robot tasarımı ve prototip imalatı
Design and contruction of 12 dof biped robot
ALPER GERÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ
YRD. DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- İstanbul Boğazı su seviyesi salınımlarına Tuna Nehri etkisinin belirlenmesi
Determination of the Tuna River effect on the Bosphorus strait water level oscillations
YAVUZ KARSAVRAN
Doktora
Türkçe
2021
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARKAN ERDİK