AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe 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.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Cost 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.
Özet
Maliyet 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.