Yıl:2022   Sayı: 16   Alan: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ  

0
Esra DOBRUCALI, İsmail Hakkı DEMİR
BİNA MALİYETİNİN TAHMİNİ İÇİN GEN İFADELİ PROGRAMLAMA VE YAPAY SİNİR AĞLARI TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
 
Amaç: İnşaat projelerinde, klasik yöntem olarak metraj hesabına dayalı bina maliyet çalışmaları kesin sonuç vermesi bakımından genel kabul görmektedir. Ancak her bir iş kaleminin hesabının gerekli olması nedeniyle belirli bir hesap süresine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada inşaat projelerinin bütçe planlamalarında ve proje maliyeti tahmin hesaplarında ihtiyaç duyulan bina maliyetinin detaylı metraj çalışması yapılmadan belirlenen az sayıda değişken ile yapay zekâ teknikleri kullanılarak pratik, hızlı ve gerçeğe yakın sonuçlarının elde edilebilirliği incelenmiş ve bulunan sonuçların kıyaslaması yapılmıştır. Yöntem: Bu amaçla, 2011-2016 yılları arasında (60 adet eğitim 15 adet test verisi olmak üzere) 75 adet eğitim ve sağlık yapım projesine ait kat sayısı, süre, yapı türü ve toplam inşaat alanı değişkenleri kullanılarak maliyetin tahmin edilmesi için Gen İfadeli Programlama (GEP) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) teknikleri ile analizler yapılmıştır. Bulgular: Çalışmanın sonucunda elde edilen test verilerine göre, proje maliyeti belirleme kat sayısı (R2) Gen İfadeli Programlama tekniği ile 0.970, Yapay Sinir Ağları tekniği ile 0.967 olarak bulunmuştur. Sonuç: Çalışmada, Gen İfadeli Programlama ve Yapay Sinir Ağları tekniklerinin bina maliyeti hesaplamalarında aynı derecede kullanılabilir olduğu ve her iki yöntemin de kabul edilebilir ölçüde gerçeğe yakın değerler verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Gen İfadeli Programlama, Yapay Sinir Ağları, Bina Maliyeti, Yapı Maliyeti, Yapay Zeka Teknikleri

Doi:10.17366/uhmfd.2022.16.2

COMPARISON OF GENE EXPRESSION PROGRAMMING AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TECHNIQUES FOR ESTIMATING BUILDING COST
 
Aim: Construction project, cost calculation based on bill of materials is generally accepted as a classical method in terms of giving definite result. However, because the calculation of each work item is required, there is a need for a long calculation time. In this study, is worked on the availability of practical, fast and realistic results using artificial intelligence techniques with a few determined variables without performing detailed quantification works in the public institutions budget planning or in the tenderer’s project cost estimate calculations; finally, the obtained results are compared. Method: For this purpose, it is aimed to estimate the project cost by using Gene Expression Programming (GEP) technique and Artificial Neural Network (ANN) techniques by using variables such as the number of floors, duration, building type and total construction area of 75 education and health building projects carried out between 2011 and 2016 (60 of which are training,15 are test data). Results: According to the test data obtained at the end of the study, the project cost determination coefficient (R2) was 0.970 with the Gene Expression Programming technique and 0.967 with the artificial neural network technique. Conclusion: The study shows that Gene Expression Programming and Artificial Neural Networks techniques can be used equally in building cost calculations, and both methods give acceptable values close to reality.

Keywords: Artificial Neural Networks, Construction Cost, Genetic Algorithm, Artificial Intelligence Techniques

Doi:10.17366/uhmfd.2022.16.2

Tam Metin