Geri Dön

Karayolu bakım onarım giderlerinin yumuşak hesaplama ve klasik yöntemler ile belirlenmesi

Determination of highway maintenance and repair costs with soft computing and classical methods

PDF İndir

  1. Tez No: 978057
  2. Yazar: HAYDAR GÜNDOĞDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER FARUK CANSIZ, PROF. DR. MEHMET FATİH CAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Transportation, Civil Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, karayolu altyapılarının bakım ve onarım maliyetlerini yüksek doğrulukla tahmin etmek amacıyla klasik regresyon yöntemleri ile yumuşak hesaplama tekniklerini hibrit bir yapıda birleştirmektedir. Artan trafik hacmi, iklim değişkenliği ve ekonomik faktörler, altyapı yönetimi için gelişmiş tahmin modellerini zorunlu kılmaktadır. 2004–2022 yıllarına ait fiziksel altyapı, ekonomik göstergeler, meteorolojik veriler ve trafik yoğunluğuna ilişkin 21 bağımsız değişken içeren çok boyutlu veri seti kullanılmıştır. İlk aşamada, değişken azaltımı yapılmaksızın Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), LASSO, Ridge, Aşamalı AİC gibi klasik yöntemlerle Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), Rastgele Ormanlar (RO) ve Gradyan Artırma (Gradyan Artırma) gibi yumuşak hesaplama yöntemleri karşılaştırılmıştır. YSA, MSE (410 294), R² (0,964) ve MAPE (3,756) ile en başarılı sonuçları vermiştir. İkinci aşamada, LASSO, Ridge, RO, Genetik Algoritma (GA), Duyarlılık Analizi ve Aşamalı AİC yöntemleriyle en etkili değişkenler belirlenmiş ve bu değişken grupları ile LASSO, Ridge, RO, ÇDR ve YSA tahmin modelleri oluşturularak test edilmiştir. Ridge-YSA hibrit modeli, MSE (127 967), R² (0,989) ve MAPE (1,237) ile en yüksek tahmin başarısını göstermiştir. Ridge'in çoklu doğrusallığı azaltma yetisi ile YSA'nın karmaşık ilişkileri modelleme gücü birleşerek üstün bir performans sağlamıştır. Sonuç olarak, önerilen RidgeYSA modeli, yüksek doğruluk ve genellenebilirliğiyle sürdürülebilir altyapı yönetimi için etkili ve yenilikçi bir çözüm sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study combines classical regression methods and soft computing techniques in a hybrid structure to accurately predict the maintenance and repair costs of road infrastructures. Increasing traffic volume, climate variability, and economic factors necessitate advanced prediction models for infrastructure management. A multidimensional dataset containing 21 independent variables related to physical infrastructure, economic indicators, meteorological data, and traffic density for the years 2004–2022 was used. In the first stage, without variable reduction, classical methods such as Multiple Linear Regression (MLR), LASSO, Ridge, and Stepwise AIC were compared with soft computing methods such as Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Random Forests (RF), and Gradient Boosting (GBOOST). ANN yielded the best results with MSE (410,294), R² (0.964), and MAPE (3.756). In the second stage, the most influential variables were identified using LASSO, Ridge, RF, Genetic Algorithm (GA), Sensitivity Analysis, and Stepwise AIC methods, and prediction models including LASSO, Ridge, RF, MLR, and ANN were developed and tested with these variable groups. The Ridge-ANN hybrid model demonstrated the highest prediction performance with MSE (127,967), R² (0.989), and MAPE (1.237). The superior performance was achieved by combining Ridge's ability to reduce multicollinearity with ANN's power to model complex relationships. As a result, the proposed Ridge-ANN model provides an effective and innovative solution for sustainable infrastructure management with high accuracy and generalisability.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    652528

    Yol geometrik standartlarının karayolu işletme maliyetleri üzerindeki etkisinin incelenmesi

    Evaluation of highway geometrical standard on operational cost of highway

    SONER CANVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZEN

  2. Tez No

    179481

    Kara yolları ve demir yollarında verimlilik analizi

    Productivity analysis in highways and railways

    ÇAĞRI ŞAŞMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM CEYLAN

  3. Tez No

    896663

    Karayolu üstyapı işletme aşamasındaki bakım onarım ve ölçme çalışmalarında oluşan hata ve risklerin HTEA, pareto ve AHP yönteminde incelenmesi

    Investigation of errors and risks in maintenance, repair and measurement works of highway superstructure during operation phase by HTEA, pareto and AHP methods

    UĞUR CAN KIZIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    TrafikYalova Üniversitesi

    Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERAY CAN

  4. Tez No

    461184

    Yol bakım ve onarım çalışmalarında trafik emniyetinin iş güvenliğine etkisinin irdelenmesi

    Investigation of the effects of traffic safety on work safety in road care and repair works

    ALİ ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İnşaat MühendisliğiÜsküdar Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ESİN TÜMER

  5. Tez No

    33627

    Karayolu esnek yol üstyapısında yapılan bakım hizmetleri ve esnek yol üstyapısında oluşan bozulmalar ve onarımı

    Başlık çevirisi yok

    EROL SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN BIÇAKÇI

Geri Dön