Akademik Veri Yönetim Sistemi
Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, cilt.14, sa.3, ss.64-73, 2024 (Hakemli Dergi)
Kamu ihalelerinde sözleşme bedelleri, temel olarak metraj ve birim fiyatlardan oluşmaktadır ve dolayısıyla bu parametrelerle yakından ilişkilidir. Bu parametrelerden başka, daha sade sayısal ifadeler üretebilen ve parasal anlaşma bedelleri hakkında önemli ipuçları veren ihale verileriyle de anlamlı ilişkilere sahiptir. Dolayısıyla ihale verileri ile sözleşme bedeli arasındaki anlamlı ilişkinin değerlendirilmesi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada inşaat işlerinde ihale değişkenleri kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleri ile sözleşme bedelleri tahmin edilmeye çalışılmaktadır. Bunun için temel ve popüler algoritmalardan yararlanılmıştır. Tahmin modellerini geliştirmek amacıyla bir dizi hiper parametre optimizasyonu yapılarak olumlu sonuçlar alınmıştır. Özellikle çalışmada en iyi sonuçlara sahip olan XGBoost ve ANN algoritmalarında uygulanan parametrik optimizasyonlar, mevcut modelin daha iyi bir performansı göstermesini sağlamıştır. XGBoost 0.9435, MAE 1.2988, RMSE 2.0621 en iyi genelleme yeteneğine sahip algoritma olmuştur. Çalışma hem kullandığı parametrelerin özgünlüğü hem de makine öğrenmesi modelinde uygulanan hiper parametre optimizasyonları ile literatüre katkı sunmaktadır.