İnşaat projelerinde kaynak ihtiyacının yapay sinir ağları yaklaşımı ile tahmini

Abstract

İNŞAAT PROJELERİNDE KAYNAK İHTİYACININ YAPAY SİNİRAĞLARI YAKLAŞIMI İLE TAHMİNİ(Doktora Tezi)Umut Naci BAYKANGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜOcak 2007ÖZETBu çalışmada, inşaat sektörünün de temel sorunlarından biri olankaynak ihtiyacının tahmini üzerinde durulmuştur. Kaynak tahmini içinyapay zeka çalışmalarının en ilgi çekici teknolojilerden biri olan yapaysinir ağları yaklaşımı kullanılmıştır. Yapay sinir ağları, olaylarınarasındaki ilişkileri saptayabilmek için örnekleri kullanır; öğrenilenilişkiler daha sonra karşılaşılacak problemlerin çözümü için yorumyapma ve karar verme aracı olarak kullanılır.Bu çerçevede, farklı proje özelliklerine sahip konut inşaatlarıörneklenerek, proje parametreleri yapay sinir ağına öğretilmiş ve eldeedilen sonuçlara göre ağın öğrenme performansı test edilmiştir. Yine busonuçlar, aynı parametrelerin regresyon analizinde kullanılması ile eldeedilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır.Sonuçta, yapay sinir ağı tahmin performansının regresyon analizineoranla daha yüksek olduğu ve ağın öğrenmesi sırasında kullanılacakörnek sayısının arttırılması ile performansı daha yüksek tahminleryapılabileceği görülmüştür. Bu yaklaşımın, konut tipi binaların kaynakİhtiyacının tahmininde hızlı, verimli ve güvenilir bir yöntem olarak başarıile kullanılabileceği ortaya konulmuştur.Bilim Kodu : 714.3.035Anahtar Kelimeler : Yapay sinir ağları, kaynak planlaması, kaynaktahminiSayfa Adedi : 117Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Recep KANIT

ESTIMATING RESOURCE REQUIREMENTS OF CONSTRUCTIONPROJECTS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPROACH(Ph.D. Thesis)Umut Naci BAYKANGAZİ UNIVERSITYINSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGYJanuary 2007ABSTRACTIn this study, resource requirement, which is one the basic problems inconstruction sector, is focused on. For resource requirement neuralnetworks approach, one of the most interesting technologies of theartificial intelligence is used. Neural networks use samples to determinethe relationships between events, then gained relationships are used asa means of interpretation and decision making process for the solutionof problems that will be faced.In this context, project parameters are taught to neural networks andthe learning performance of the network is tested according to acquiredresults by illustrating the housing construction that have differentproject traits. Again these results are compared with the results whichare obtained by using same parameters in regression analyse.As a result, it is seen that, estimation performance of neural networks ishigher than regression analyse and also it is seen that estimations withhigh performance can be done by increasing the number of the sampleduring learning. It is stated that, this approach can be usedsuccessfully as a fast, productive and reliable method in resourceestimation of housing construction.Science Code : 714.3.035Key Words : Artificial neural networks, resource planning,resource estimatingPage Number : 117Adviser : Prof. Dr. Recep KANIT