Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Açık Bilim, Sanat Arşivi

Açık Bilim, Sanat Arşivi, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve yayınların etkisini artırmak için telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.

MSGSÜ'de Ara
Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorIşıkdağ, Ümit
dc.date.accessioned2024-07-18T11:36:28Z
dc.date.available2024-07-18T11:36:28Z
dc.date.issued2022en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14124/6149
dc.description.abstractİnşaat projelerinin yapım aşamasında kaba inşaat kısmının önemli bir malzeme girdisini inşaat çeliği (demiri) oluşturmaktadır. Demir fiyatlarındaki değişimler inşaat maaliyetleri üzerinde önemli etkilere sahip olup bu değişimler inşaat maaliyetlerine önemli bir oranda etki etmektedir. İnşaat maaliyetleri il e konut fiyatları arasındaki pozitif korelasyon da yadsınamaz bir olgu olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda inşaat çeliği(demiri) maliyetleri için öngörüde bulunmak konut fiyatlarının değişimini öngörmek için önemli bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır. Projenin amacı ülkemizde farklı kuruluşlar ve üretim tesisleri tarafından açıklanan demir fiyat değer ve değişimlerine ait verileri kullanarak , demir fiyatlarının gelecekte alabileceği değerleri tek değişkenli zaman serisi analizi kapsamında ekonometrik modeller ve yapay sinir ağı modelleri kullanarak tahminlemek, ayrıca geliştirilen modellerin başarılarını karşılaştırmaktır. Proje kapsamında vaka olarak Phi 8 (8mm) çaplı İnşaat Çeliği için ekonometrik ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak kısa dönemli tahminler yapılmıştır. Proje kapsamında ARIMA gibi ekonometrik modeller, yapay sinir ağları ve ağaç tabanlı ve bileşke makine öğrenmesi algoritmaları ile denemeler gerçekleştirilmiştir. Proje kapsamında farklı yapay sinir ağı mimarileri ile tahmin denemeleri gerçekleştirilmiş olsa da bu denemeler, makine öğrenmesi tekniklerinden en gelişmiş olanlarından biri olan XGBoost algoritması kadar başarılı sonuçlar vermemiştir. Bu nedenle yapay sinir ağları ile yapılan denemelerin sonuçları proje raporundan hariç tutulmuştur. Proje sonuçlarına göre ARIMA yöntemi ile gerçekleştirilen yöntemlerde R2 değeri 0.137, makine öğrenmesi teknikleri için ise bu değer 0.893 olarak bulunmuştur. Gerçekleştirilen analizler ve doğruluk oranları karşılaştırıldığında makine öğrenmesi yöntemlerinin klasik ekonometrik yöntemlere göre yüksek oranda doğruluk sağladığı gözlemlenmiş olup, araştırma sonuçları Makine Öğrenmesi tekniklerinin İnşaat Çeliği Fiyatlarının kısa vadeli gelecek dönem tahminleri için çok olumlu ve tutarlı sonuçlar ortaya koyduğunu göstermiştir. Araştırma verilen süre zarfında sadece Phi 8 (8 mm) çaplı inşaat demiri için gerçekleştirilmiş olup araştırmada geliştirilen yaklaşım ve teknikler araştırma sonunda farklı çaplardaki İnşaat Çelikleri için fiyat analizleri için kullanılacaktır.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherMSGSÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğüen_US
dc.rights© Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesien_US
dc.subjectEkonometrik Modelleren_US
dc.subjectMakine Öğrenmesien_US
dc.subjectZaman Serisi Analizien_US
dc.subjectXGBoost Algoritmasıen_US
dc.subjectR2 Değerien_US
dc.titleYapay Sinir Ağları ve Ekonometrik Yöntemler ile İnşaat Demir Fiyatlarındaki Değişimin İncelenmesien_US
dc.typereporten_US
dc.departmentRektörlük, Rektörlüğe Bağlı Birimler, Enformatik Bölümüen_US
dc.identifier.issueProje Numarası ve Türü 2022-14 / A Tipi Projeen_US
dc.relation.publicationcategoryRaporen_US


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster