YIĞMA KONUTLARIN MALİYET TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ (YSA) KULLANILMASI

Bu çalışmada tek katlı yığma konut yapılarının inşaat maliyetlerinin Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bunun için uygulamada sıklıkla rastlanan tipte bir yığma konut projesi dizayn edilmiştir. Bundan sonra benzer mimari özelliklere sahip ve farklı ebatlarda 21 adet proje dizayn edilmiş; her bir projenin metrajları çıkarılmış, Bayındırlık Bakanlığı Birim Fiyat Rayiçleri kullanılarak inşaat maliyetleri belirlenmiştir. Bu veriler esas alınarak bir YSA modeli oluşturulmuştur. Yapılan modellemede yapı dış boyutları, yapı alanı ve temel yapı karakteristikleri girdi vektörlerini oluştururken; yapı maliyet bedeli ise çıktı vektörü olarak kullanılmıştır. Bu modelleme ile elde edilen sonuçlar tablo ve şekillerle yorumlanmıştır. Çalışma sonucunda esas alınan kat planına sahip tek katlı yığma konutların maliyetlerinin tahmininde oluşturulan YSA modeli ile % 5`lik hata oranı dahilinde kabul edilebilir maliyet değerleri elde edilmiştir.

LEAF HOUSING USE OF COST ESTIMATE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

In This study, single-story masonry residental structures, constructions costs, is estimated by using Artificial Neural Network (ANN). For this type of application,usually found in a masonry housing project has been designed. After that, similar to the architectural features and the project has been designed in different sizes of 21,issued quantities of each project, the Ministry of Public Works, construction costswere determined using the Unit Value of money. These data formed the basis of anartificial neural network model. Modeling the external dimensions of the structure, characteristics of the input vectors of the building area and creating the basic structure, cost structure, the output is used as a vector. The results obtained with this modeling tables and figures are interrupted. As a result of working wiht flor plans from which to estimate the cost of a single storey masonry houses with ANN model created within the acceptable error rate of 5% was obtained at cost.