• icon+90(533) 652 66 86
  • iconnwsa.akademi@hotmail.com
  • icon Fırat Akademi Samsun-Türkiye

Article Details

  • Article Code : NWSA-695-457
  • Article Type : Araştırma Makalesi
  • Publication Number : 1A0092
  • Page Number : 399-415
  • Doi : 10.12739/
  • Abstract Reading : 1028
  • Download : 137
  • Share :

  • PDF Download

Issue Details

  • Year : 2010
  • Volume : 5
  • Issue : 2
  • Number of Articles Published : 27
  • Published Date : 1.04.2010

Cover Download Context Page Download
Engineering Sciences

Serial Number : 1A
ISSN No. : 1308-7231
Release Interval (in a Year) : 4 Issues

OPTİMUM MALİYETLİ BİNA EBATLARININ YAPAY SİNİR AĞLARI (YSA) YARDIMIYLA BELİRLENMESİ

Recep KANIT 1 , Latif Onur UĞUR 2

Bu çalışmada, yapı maliyetlerinin bina karakteristik özellikleri ile değişiminin belirlenmesi ve optimum maliyetli bina tasarımına yönelik olarak uygun karakteristik özelliklerin boyutlarının araştırılması amacıyla; betonarme taşıyıcı sistemli ve benzer nitelikteki çok katlı toplu konut projelerinin inşaat maliyetleri hesaplanmış ve mevcut verilerden yararlanılarak oluşturulan çok katmanlı, geri beslemeli, danışmanlı öğrenme özelliklerinde yapılandırılan Yapay Sinir Ağına (YSA) veri olarak girilmiştir. Elde edilen verilerden yararlanılarak, optimum maliyetli blok tasarımına yönelik sınır değerler belirlenmiş, esas alınan girdi vektörü kriterlerinin maliyete etkileri bakımından önem sıralaması yapılmıştır. Yapılan çalışmalar sonunda farklı yapı tipleri için benzer araştırmaların yapılmasının olumlu gelişmeler yaratacağı sonucuna varılmıştır.

Keywords
Yapy Maliyeti, Toplu Konutlar, Yapay Sinir Ağları (YSA), Yapı Ön Tasarımı, Yapy Karakteristik Özellikleri,

DETERMINING OPTIMUM COST BUILDING CHARACTERISTICS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN)

Recep KANIT 1 , Latif Onur UĞUR 1

In this study, in order to search the dimensions of suitable characteristics in accordance with building planning with optimum cost and to determine the change of building cost with building characteristic; building costs of reinforced concrete carrier system and multi floored collective residential buildings similar charactered have been calculated and Artificial Neural Network (ANN) which was structured by multi layered, feedbacked, has been entered as data by getting use of the present data. Structure heights, flat numbers on type floors, area of type floors, flor heights, total floor numbers, flor heights, front line areas, front line free areas and average flat areas which are calculated in the projects of these structures have been considered as the main evaluation criteria in network arthitecture. By getting use of the data gathered, the limit values in accordance with optimum costed block planning, an importance rank have has been made o account of the effects of cost of the i

Keywords
Structure Cost, Collective Residential Buildings, Artificial Neural Networks (ANN), Structure Preplanning, Structural Characteristics,

Details
   

Authors

Recep KANIT (1)

Gazi Üniversitesi
rkanit@gazi.edu.tr

Latif Onur UĞUR (2) (Corresponding Author)

Ahi Evran Üniversitesi, Kaman MYO
onurugurtr@yahoo.com

Supporting Institution

:

Project Number

:

Thanks

:
References