Hibrid pso-ann ve pso modellerinin inşaat projelerinin maliyet ve sürelerinin tahminine dayalı yaklaşımı
Hybrid pso-ann and pso models based approach for estimation of cost and duration of construction projects
Yazar: TARQ ZAED KHALAF
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇAĞLAR
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
İnşaat projelerinin tamamlanması için maliyet ve süre tahmini esastır. Tasarım süreçleri oluşturmak için maliyet ve süre tahmininde karar vermenin önemi, hem tasarımcılar hem de proje yöneticileri için bir tahmin aracı ihtiyacına işaret etmektedir. Yapay Sinir Ağı (ANN) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO), esnek hesaplama tekniklerinin araçları olarak bu alanda önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışma, inşaat maliyetlerinin ve inşaat projelerinin süresinin tahmin edilmesine yönelik olan ve PSO ve ANN yaklaşımlarına dayanan bir yaklaşım önerisini sunmaktadır. Bu tekniklerin, formüle edilmiş problemde maliyet ve süre tahmini ile genel uygulanabilirliği incelenmiştir. Önerilen modelleri oluşturmak için inşa edilen hükümet projelerinden toplanan 60 adet proje kullanılmıştır. Önerilen modelin oluşturulmasında tuğla hacmi, beton hacmi, temel tipi, asansör sayısı, toplam kat alanı, zemin kat alanı, kat sayısı ve güvenlik durumu olmak üzere sekiz adet giriş parametresi kullanılmaktadır. Sonuç olarak önerilen modellerin maliyeti ve/veya inşaat projelerinin süresini değerlendirmek için alternatif bir yaklaşım olabileceği görülmüştür. Geliştirilen modeller, düşük ortalama (0.97 ve 0.99) ve CoV (%10.87 ve %4.94) değerleri ile yüksek tahmin doğruluğu sağlamaktadır. Geliştirilen modeller yüksek tahmin doğruluğu sağlamaktadır ve sonuç olarak maliyeti tahmin etmek için bu modelleri kullanmanın pratik ve yararlı olduğu görülmüştür. 
 
Anahtar Kelimeler: İnşaat projeleri, Yapay sinir ağı, Parçacık sürü optimizasyonu, Maliyet ve Süre.
   
2020, 155 Sayfa
Bilim Kodu: 90

Abstract:
Cost and duration estimation is essential for the success of construction projects. The importance of decision making in cost and duration estimation for building design processes points to a need for an estimation tool for both designers and project managers. Artificial neural network (ANN) and particle swarm optimization (PSO), as the tools of soft computing techniques, offer significant potential in this field. This study presents the proposal of an approaches to the prediction of construction costs and duration of construction projects, which is based on hybrid PSO-ANN and PSO approaches. The general applicability of these teqchniques in the formulated problem with cost and duration estimation are examined. A series of 60 projects collected from constructed government projects were utilized to build the proposed models. Eight input parameters, such as volume of bricks, volume of concrete, footing type, elevators number, total floors area, area of the ground floor, floors number, and security status are used in building the proposed model. The results displayed that the proposed models can be an alternative approaches to evaluate the cost and-or duration of construction projects. The developed PSO models provides high prediction accuracy, with a low mean (0.97 and 0.99) and CoV (10.87% and 4.94%) values, as compared with hybrid PSO-ANN models. The results display that utilizing these models to forecast the cost and duration are practical and helpful for estimators in construction sector.  
  
Key Words: Construction projects, Artificial neural network, Particle swarm optimization, Cost and Duration. 
  
2020, 155 Pages
 Science Code: 90