Yapay sinir ağları metodu ile kalıp işlerinde bir verimlilik ve adam-saat tahmini modeli
Efficiency and man-hour analysis model in formwork operations by using artificial neural networks method
- Tez No: 421969
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
1980'li yılların başından itibaren mühendislikte artarak uygulama alanı bulan yapay sinir ağları yöntemi, temelinde insan beyninin çalışma ilkelerini taklit ederek çalışan bir problem çözümleme yöntemidir. Yöntemin en önemli özelliği gerçek veriler ile kurulan modelin eğitilmesi ve eğitilmiş olan modelin yeni veriler için sonuç üretebilmesidir. Bu bağlamda kurulan model sürekli olarak yeni veriler ile sürekli kendini yenileyebilmesidir. Diğer bir deyişle model sürekli öğrenerek kendini geliştirebilmektedir. Bu çalışmada, bina türü projelerde kaba yapı maliyetleri içerisinde önemli yer tutan kalıp işlerine ait adam-saat ve verimlilik değerlerinin sağlıklı tahmini amacıyla yapay sinir ağları yöntemi ile bir karar destek sistemi oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla çalışmanın ilk aşamasında bir yapay sinir ağı oluşturulmuştur. Bu aşamanın en önemli kısmı girdi ve çıktı değişkenlerinin tespitidir. İkinci aşamada oluşturulan bu ağ elde mevcut bulunan üstyapı projelerine ait kalıp puantajları eğitilmiştir. Üçüncü ve son aşamada ise modelin sağlıklı çalışıp çalışmadığı farklı projelerden elde edilen veriler ile test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the growing amount of applications through the engineering processes since the early 1980,“Artificial Neural Networks”method is a problem solving technique which runs by imitating the basic working principles of a human brain. The most important feature of this method is the training of the model, which is created by the using of current real data values, therefore the corresponding trained model is able to produce consequences (outputs) according to the given new data values. The model that is created by such a technique can therefore update itself according to the new data sequences. In other words, the model can develop itselft via a continuously learning procedure. In this study; it is aimed to obtain a reliable decision back-up system which demonstrates reliable output values for the man-hour and efficiency analysis of a moulding operation, which takes an important part within the rough construction costs. For that purpose, an artificial neural network has been constructed at the first section of the study. The most important part of this section is the determination of the input and output variables. At the second section, the constructed network is trained with respect to the“moulding puantajları”that belong to the current up-structure projects. At the third stage, the reliability of the model has been checked according to the data values that are obtained from the different projects.
Benzer Tezler
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Design of seafarer-centric safety system; mental workload (MWL) prediction
Gemi insanı-merkezli emniyet sisteminin tasarımı; mental iş yükü öngörüsü
BARIŞ ÖZSEVER
Doktora
İngilizce
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Kalıplanmış genleştirilmiş polipropilen parçaların üretim parametrelerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Başlık çevirisi yok
ONAT KALAFAT
- NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr
Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı
GÖKÇEN DEVLET ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
