Her malzemede olduğu gibi betonarmede de yük altında ötelenme kaçınılmaz bir olgudur. Betonarme bir yapının elemanlarında oluşan ötelenmeler, etkiyen yükün doğrultusunda ya da birden fazla yükün etkimesi durumunda bileşke yük doğrultusunda oluşur. Yapıda elemanlar birbirlerine yük aktarımını sağlayacak şekilde bağlantılı olduğu için bir elemana etkiyen yük diğer elemanlarda da ötelenmelerin oluşmasına sebep olur. Deprem ve rüzgar yüklerinin etkidiği durumlarda, yapı düşey yükler altında yapmış olduğu ötelenmeler yanında yatay yönde de ötelenmeye zorlanmış olur. Bir yapı projelendirilirken oluşması beklenen ötelenmeler dikkate alınmalı ve yapının güvenliği açısından bu ötelenmeler belirli sınırlar içinde tutulmalıdır. Bu çalışmada, kirişsiz döşemeli betonarme bir binada çeşitli parametrelere bağlı olarak meydana gelen yatay ötelenme değerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesine çalışılmıştır. Bunun için, tahmine yönelik çalışmalarda en iyi sonucu veren ve en çok kullanılan ileri beslemeli sinir ağları kullanılmıştır. Model kurulurken giriş parametreleri olarak; yapı yüksekliği, kat yüksekliği, döşeme kalınlığı, kolon boyutları ve yapı ağırlığı, çıkış parametresi olarak da yapıda meydana gelen deplasmanlar kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile çözüm yapılırken eğitim ve test işlemlerinde kullanılan veriler, oluşturulan modellerin SAP2000 programı ile yapılan analizlerinden alınmıştır. Yapay sinir ağları ile yapılan yatay deplasman tahminleri, SAP2000 programının yatay deplasman verileri ile karşılaştırıldığında, elde edilen en büyük fark 0,465 mm olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışma sayesinde yatay deplasmanların yapay sinir ağları ile başarılı bir şekilde tahmin edilebileceği gösterilmiştir.

As in all kinds of materials, displacement in reinforced concrete is inevitable. Displacement occurs in the direction of the applied load or if there is a resultant load it occurs in the direction of resultant load. In the effects of earthquake and wind, the structure shows displacement in the vertical direction as it shows displacements in the horizontal direction. The expected displacements must be taken into consideration in the project phase and for the reliability of the structures, these displacements must be in constant boundaries. In this study, it is struggled to estimate the horizontal displacement values depend on various parameters by artificial neural networks. Thus, the feed forward artificial neural network which gives the best results in the studies of estimation was used. While establishing the model; height of structure, height of floor, slab thickness and weight of structures were used as input parameters and the displacement occurs in structure was used as output parameter. While solving by artificial neural networks the data used in training and test procedure were taken from the solutions made by finite elements methods (SAP 2000) under different conditions. Maximum difference in the lateral displacement values obtained from Artificial Neural Network and from SAP2000 program is 0,465 mm. As a result of this study, it is shown that lateral displacements can be predicted by using Artificial Neural Networks.