Taşkın koruma projelerindeki maliyet belirsizliklerinin yapay zekâ teknikleriyle tahmini
Estimation of approximate cost uncertainties in flood protection projects using artificial intelligence techniques
Yazar: DENİZ YILDIZ
Danışman: PROF. DR. RIFAT AKBIYIKLI
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Cevap yüzey yöntemi = Response surface methodology ; Maliyet = Cost ; Taşkın koruma yapıları = Flood conservation building ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çiçek tozu = Pollen

Özet:
Yapılan bu tezde; kamu sektörünce ihale edilmiş taşkın koruma projelerinin ihale öncesi yaklaşık maliyetlerinin hızlı ve doğru tahminin edilebilmesine imkan sağlayacak yapay zeka teknikleriyle gerekli matematiksel modellerin oluşturulması hedeflenmiştir.
4734 sayılı Kamu İhale Kanunu kapsamında Türkiye'de 2012 ile 2018 yılları arasında ihalesi gerçekleştirilen 88 adet taşkın koruma projesi incelenerek yaklaşık maliyete etki eden tüm faktörleri tespit edilmiştir. Projelere ait hazırlanan yaklaşık maliyetlerin birbirleri ile olan ilişkileri değerlendirilerek normal dağılıma dönüştürülmüştür.
Proje girdisi yaklaşık maliyeti (bağımlı değişken) oluşturan bağımsız değişken girdileri 9 farklı matematiksel tahmin modeliyle gösterilmiştir. Bu modeller literatürde yanıt yüzey (yüzey cevap) yöntemi olarak bilinen optimizasyon tekniğinden yararlanılarak geliştirilen doğrusal (lineer),power, üssel, quadratik ve semi quadratik tahmin modelleridir
Matematiksel denklem modelleri eğitim veri seti kullanılarak optimize edilmiştir. Optimizasyon aşamasında Çiçek Tozlaşma Algoritması (ÇTA) kullanılmıştır. Optimizasyon aşamasında veri setinin %60'ı eğitim amacıyla kullanılırken kalan % 40'lık kısmı test amacıyla kullanılmıştır. 
Yapılan optimizasyon çalışmalarında başarım oranı en yüksek tahmin modelinin P8 modeli olduğu görülmüştür. P8 modelinin matematiksel optimizasyon modellerinin içerisinde ise en yüksek başarım oranı yaklaşık % 94,72 ile semi quadratik modelde yakalanmıştır
Yapılan bu çalışma sonucunda; kamu veya özel sektör aracılığı ile yapılan özellikle taşkın koruma gibi altyapı projelerinde ihale öncesi yetersiz verilerin bulunduğu ve kısa sürede yaklaşık maliyetin tespit edilmesi gerektiği durumlarda; yapay zeka teknikleri kullanılarak yüksek doğruluk oranlarında tespit edilebileceği bulunmuştur.
Anahtar sözcükler: Taşkın koruma projesi, Yaklaşık maliyet, Yanıt yüzey yöntemi, Çiçek tozlaşma algoritması, Yapay zeka teknikleri

Abstract:
In this thesis; It is aimed to create the necessary mathematical models with artificial intelligence techniques that will allow the pre-tender approximate costs of flood protection projects tendered by the public sector to be estimated quickly and accurately.
In accordance with the Public Procurement Law No. 4734, 88 flood protection projects tendered between 2012 and 2018 in Turkey were examined and all factors affecting the approximate cost were determined. The relations of the approximate costs of the projects with each other were evaluated and converted into a normal distribution.
The independent variable inputs that make up the project input approximate cost (dependent variable) are shown with 9 different mathematical estimation models. These models are linear,power, exponential, quadratic and semi-quadratic estimation models developed by using the optimization technique known as the response surface method in the literature.
Mathematical equation models are optimized using the training data set. At the optimization stage, the Flower Pollination Algorithm was used. In the optimization phase, 60% of the data set was used for educational purposes, while the remaining 40% was used for testing purposes.
In the optimization studies, it was seen that the estimation model with the highest success rate was the P8 model. Among the mathematical optimization models of the P8 model, the highest success rate was achieved in the semi-quadratic model with approximately 94,72%.
The results of this study, made through the public or private sector, especially where insufficient data exists prior to the procurement of infrastructure projects such as flood protection, and if it is necessary to identify the approximate cost in a short time; it was found that in high accuracy by using artificial intelligence techniques could be detected.
Keywords: Flood protection project, Approximate cost, Response surface method, Flower pollination algorithm, Artificial intelligence techniques