Kanalizasyon boru hattı inşaat maliyetlerinin ön tahmini için bir model önerisi
A model proposal for early estimation of sewer pipeline construction costs
Yazar: MURAT SUERİ
Danışman: PROF. DR. MÜRSEL ERDAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Bu çalışmada kanalizasyon boru hattı maliyetlerinin sistematik ve gerçeğe daha yakın olarak tahmin edilebilmesi için bir yöntem önerisinde bulunulmuştur. Bu amaçla, kanalizasyon boru hattı inşaat maliyetlerinin ön tahmini için 202 adet kanalizasyon boru hattı projesi ele alınmıştır. Ele alınan projelerin rapor, çizim, metraj ve keşif verileri temin edilmiştir. Elde edilen projeler üzerinden kanalizasyon boru hattı inşaat maliyeti çıktı değişkenini etkileyebilecek; boru çapı, hat uzunluğu, kazı derinliği, baca miktarı, kazı miktarı, dolgu miktarı ve kazı klası parametreleri seçilmiştir. Girdi bağımsız değişkenleri ile çıktı bağımlı değişkeni arasındaki korelasyonlar hesaplanmış ve korelasyon sonuçlarına göre bazı girdi değişkenleri elenmiştir. Eleme sonucunda kanalizasyon boru hattı projeleri üzerinden nispeten kolay ve hızlı bir şekilde belirlenebilen kazı derinliği, boru çapı, hat uzunluğu, kazı klas katsayısı ve gerçek maliyet parametreleri analizlerde kullanılmıştır. Oluşturulan modellerde 182 adet kanalizasyon boru hattı projesi eğitim verisi, 20 adet kanalizasyon boru hattı projesi ise test verisi olarak kullanılmıştır. Analizler "SPSS Statistics 25" yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Belirlenen bu parametreler kullanılarak Regresyon Analizleri (RA) yapılmış ve kanalizasyon boru hattı maliyetlerini tahmin etmek için formüller geliştirilmiştir. Geliştirilen formüllerden tüm parametrelerin kullanıldığı model R²=0,911 katsayısı ile en yüksek ilişki derecesine sahip model olmuştur. Tahmin sonuçları ile gerçek sonuçlar arasındaki tutarlılığı kontrol etmek amacıyla performans değerlendirme ölçütü olarak Durbin-Watson kriteri kullanılmıştır. Daha sonra aynı parametreler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yapılmış ve bu analizler neticesinde de kanalizasyon boru hatlarının maliyetlerini tahmin etmek için kullanılabilecek formüller geliştirilmiştir. Yapay sinir ağlarının, regresyon analizlerine göre en büyük dezavantajı olan bir formül ortaya koyamaması sorununa çözüm olabilecek bir yöntem ortaya konulmuştur. Bunun için tercih edilen aktivasyon fonksiyonlarına ait formüllerde YSA analizleri neticesinde ortaya çıkan ağırlıklar kullanılmıştır. Kurulan YSA modeli neticesinde geliştirilen formül kullanılarak tahmin edilen kanalizasyon hattı maliyet değerleri ile gerçek maliyet değerleri arasındaki ilişki derecesi R²=0,943 olarak belirlenmiştir. Analizler neticesinde bulunan kanalizasyon boru hattı maliyeti tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre YSA ile geliştirilen formüllerle yapılan kanalizasyon boru hattı maliyetlerinin tahminleri, RA ile geliştirilen formüllerle yapılan kanalizasyon boru hattı maliyet tahminlerine göre gerçeğe daha yakın sonuçlar vermiştir.

Abstract:
In this study, a method has been proposed for estimating sewer pipeline costs closer to reality. For this purpose, 202 sewer pipeline projects were considered for the preliminary estimation of sewer pipeline construction costs. Reports, drawings, quantities and exploratory data of the projects discussed were obtained. Variables which may affect the sewer pipeline construction cost; pipe diameter, line length, excavation depth, amount of chimney, amount of excavation, amount of filling and excavation class parameters, were selected. Correlations between the input independent variables and the output dependent variable were calculated and some input variables were eliminated according to the correlation results. As a result of the screening, excavation depth, pipe diameter, line length, excavation class coefficient and actual cost parameters, which can be determined relatively easily and quickly through sewer pipeline projects, were used in the analysis. In the models created, 182 sewer pipeline projects were used as training data, and 20 sewer pipeline projects were used as test data. Analyzes were carried out with "SPSS Statistics 25" software. Regression Analyzes (RA) were made using these determined parameters and formulas were developed to estimate sewer pipeline costs. Among the developed formulas, the model in which all parameters were used became the model with the highest degree of correlation with the coefficient R²=0.911. Durbin-Watson criterion was used as a performance evaluation criterion in order to check the consistency between the estimation results and the actual results. Then, Artificial Neural Networks (ANN) analyzes were made using the same parameters, and as a result of these analyzes, formulas that could be used to estimate the costs of sewer pipelines were developed. A method that can be a solution to the problem that artificial neural networks cannot produce a formula, which is the biggest disadvantage compared to regression analysis, has been put forward. For this purpose, the weights obtained as a result of ANN analyzes were used in the formulas of the preferred activation functions. Using the formula developed as a result of the established ANN model, the correlation degree between the estimated sewer line cost values and the actual cost values was determined as R²=0.943. The sewer pipeline cost estimation results obtained from the analyzes were compared. According to the findings, the sewer pipeline cost estimations made with the formulas developed with ANN gave more realistic results than the sewer pipeline cost estimates made with the formulas developed with RA.