Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13091/2067
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorÖzmaden, Mehmet Şükrü-
dc.contributor.authorErdal, Mürsel-
dc.date.accessioned2022-02-26T20:57:08Z-
dc.date.available2022-02-26T20:57:08Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn2667-8055-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.36306/konjes.731119-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/konjes/issue/57976/731119-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1084033-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.13091/2067-
dc.descriptionDergiPark: 731119en_US
dc.descriptionkonjesen_US
dc.description.abstractCost estimation is perhaps the most important part of the feasibility studies to be carried out at the beginning of the project in order to affect the investment decisions and the scope of the project.Although there are studies in the literature to determine the construction costs with various estimation methods, there is no study for a comprehensive performance analysis of these methods. This scope of work; A total of eleven prediction models, six different regression models, four different machine learning models and Fuzzy Expert System Design, were developed from the advanced estimation methods used in the cost estimation of residential buildings. The created models were analyzed with three different performance criteria (Mean Squared Error, Mean Absolute Percentage Error and Coefficient of Determination) and the best estimating approach was investigated.en_US
dc.description.abstractMaliyet tahmini, yatırım kararlarını ve projenin kapsamını etkilemesi açısından işin başında yapılacak fizibilite çalışmalarının belki de en önemli kısmını oluşturmaktadır. Literatürde yapı maliyetlerinin çeşitli tahmin yöntemleri ile belirlenmesi kapsamında yapılmış çalışmalar bulunsa da, bu yöntemlerin geniş çaplı bir performans analizinin yapılmasına yönelik bir çalışmaya rastlanılmamıştır.Bu çalışma kapsamında; konut yapılarının maliyet tahmininde kullanılan gelişmiş tahmin yöntemlerinden altı farklı regresyon modeli, dört farklı makine öğrenmesi modeli ve Bulanık Uzman Sistem Tasarımı olmak üzere toplam on bir adet tahmin modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan modeller üç farklı performans kriteri (Ortalama Hata Karesi, Ortalama Mutlak Yüzde Hatası ve Determinasyon Katsayısı) ile analiz edilerek en iyi tahmini yapan yaklaşım araştırılmıştır.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherKonya Technical Universityen_US
dc.relation.ispartofKonya Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectResidential structuresen_US
dc.subjectcost estimateen_US
dc.subjectmodels of regression analysisen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectfuzzy expert systemen_US
dc.subjectperformance analysisen_US
dc.subjectkonut yapılarıen_US
dc.subjectmaliyet tahminien_US
dc.subjectregresyon analiz modellerien_US
dc.subjectmakine öğrenmesien_US
dc.subjectbulanık uzman sistem tasarımıen_US
dc.subjectperformans analizien_US
dc.titlePerformance Analysis of Methods Used in the Cost Estimation of Residential Buildingsen_US
dc.title.alternativeKONUT YAPILARININ MALİYET TAHMİNİNDE KULLANILAN YÖNTEMLERİN PERFORMANS ANALİZİen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.doi10.36306/konjes.731119-
dc.departmentKTÜNen_US
dc.identifier.volume8en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage970en_US
dc.identifier.endpage985en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1en-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeArticle-
item.fulltextWith Fulltext-
Appears in Collections:Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi
Files in This Item:
File SizeFormat 
10.36306-konjes.731119-1084033.pdf1.11 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

136
checked on Apr 15, 2024

Download(s)

64
checked on Apr 15, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.