Kanalizasyon hattı maliyetlerinin yapay sinir ağları ile tahmini
Estimating sewer line costs with artificial neural networks
- Tez No: 450677
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜRSEL ERDAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, kanalizasyon boru hattı maliyetlerinin erken tahmini için bir yöntem önerisinde bulunulmuştur. Bu amaç için İller Bankası AŞ'den temin edilen 67 adet kanalizasyon boru hattı projesi kullanılmıştır. Kanalizasyon boru hattı projeleri üzerinden nispeten kolay ve hızlı bir şekilde belirlenebilen kazı derinliği, boru çapı, hat uzunluğu, baca miktarı ve gerçek maliyet parametreleri analizlerde kullanılmıştır. Analizler“SPSS Statistics 20”yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Belirlenen bu parametreler kullanılarak Regresyon Analizleri (RA) yapılmış ve kanalizasyon boru hatlarının maliyetlerini tahmin etmek için kullanılabilecek formüller geliştirilmiştir. Daha sonra aynı parametreler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yapılmış ve bulunan kanalizasyon boru hattı maliyeti tahmin sonuçları RA ile yapılan tahminlerle karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre YSA ile yapılan kanalizasyon boru hattı maliyetlerinin tahminleri, RA ile geliştirilen formüllerle yapılan maliyet tahminlerine göre gerçeğe daha yakın sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, a method for early estimation of sewer pipeline costs was proposed. For this purpose, 67 sewer pipeline projects obtained from İller Bankası Inc. were used. Depth of excavation, pipe diameter, line length, number of manholes and real cost parameters have been used for analysis which can be determined relatively easily and quickly through sewer pipeline projects. Analyses were performed with“SPSS Statistics 20”software. Regressions Analysis (RA) has been developed using these parameters and formulas have been developed that can be used to estimate the costs of sewer pipelines. Artificial Neural Networks (ANN) analyzes were then performed using the same parameters and the estimated sewer pipeline costs were compared with estimates made with RA. According to the findings obtained, the estimations of sewer pipeline costs made with ANN gave more accurate results than the cost estimations made with developed formulas by RA.
Benzer Tezler
- Kanalizasyon boru hattı inşaat maliyetlerinin ön tahmini için bir model önerisi
A model proposal for early estimation of sewer pipeline construction costs
MURAT SUERİ
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜRSEL ERDAL
- A comparative evaluation of anaerobic teratment of low strength wastewaters at mesophilic and psychrophilic temperatures
Düşük kirlilik yüküne sahip atıksuların havasız arıtımının mezofilik ve psikrofilik sıcaklıklarda karşılaştırılmalı olarak değerlendirmesi
ÇİĞDEM YANGIN GÖMEÇ
Doktora
İngilizce
2005
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. VEYSEL EROĞLU
- İçme suyu ve kanalizasyon boru hatlarının deprem performansı
Earthquake performance of water supply and sewage pipeline systems
SERKAN ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Deprem MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiYapı ve Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEYİT ÇERİBAŞI
- Küçük yerleşim yerleri için kanalizasyon hatlarının hidrolik modelleme programı ile projelendirilmesi
Design of sewerage lines for rural areas with hydraulic modeling program
EMRE ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Çevre MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAKMAKCI