Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

• 1
• 1

Araştırmacılar(1)

• Tekin, Duygu

• MakaleAçık Erişim2023/r/bayburt/16504
  Yapım İşi Sürecinde Ceza ve Kesinti Türlerinin Yüklenici Performansındaki Önem Derecelerinin Belirlenmesi

  Toğan, Vedat; Tekin, Duygu

  Kamu kurum ve kuruluşları mal, hizmet alımı ve yapım işlerinin sorunsuz bir şekilde istenilen kalite standartlarına uygun olarak teslim alınmasına yönelik denetim süreçlerini işletmektedirler. Bu süreçte meydana gelen ceza ve kesinti türleri hakediş dosyalarının kesintiler ve mahsuplar kısmına kaydedilmektedir. Yükleniciye projenin tamamlanma süresi dahilinde uygulanan cezalar, yapım işi süresince yüklenici performansının değerlendirilebilmesi açısından önemli bir göstergedir. Bu çalışmanın amacı, yüklenicinin projeyi tamamlama süresince aldığı ceza ve kesinti türlerinin yüklenici performansındaki önem seviyelerini belirlemektir. Bu sebeple, yapımı tamamlanmış inşaat projelerinin hakediş belgeleri üzerinde yapılan inceleme ile yüklenicinin inşaat süreci boyunca almış olduğu ceza ve kesinti türleri belirlenmiştir. Daha sonra ceza ve kesinti türlerinin yüklenici performansı üzerindeki önem seviyelerini belirlemek amacıyla bir anket hazırlanmıştır. Hazırlanan anket, kamu yapım işi kabul komisyonlarında görev almış uzman kişilere uygulanmıştır. Sonuçların değerlendirilmesinde dilsel problemlerin çözümünde yaygın olarak kullanılan bulanık analitik hiyerarşi süreci yöntemi kullanılmış ve yüklenicinin yapım işi boyunca aldığı ceza ve kesinti türlerinin yüklenici performansındaki önem dereceleri belirlenmiştir.

  • 
  AtıfOpenAlex1·TR Dizin1

  İncele
• MakaleAçık Erişim2022/r/bayburt/15809
  Housing Demand Forecasting with Machine Learning Methods

  Emec, Seyma; Tekin, Duygu

  Housing is a place where sustainable urban spaces are produced and where people's physical, cultural, environmental, economic, social and psychological needs are evaluated together with their surroundings, rather than just a building where the need for shelter is met. With the acceleration of urbanization, new needs arise, and the first of these is the need for housing. The housing sector has become one of the most dynamic and continuous sectors associated with the increase in the need for housing. The need for adequate and accessible housing comes to the forefront in our country as well as in the world. Understanding and predicting the key features determining housing prices and value is an important consideration for urban planners and housing policymakers. In this study, machine learning and artificial neural network models were used to predict the housing demand of Konya, and their forecasting performances were compared. As a result, it was concluded that ANN is a better alternative for housing demand forecasting in Konya.

  • 
  AtıfOpenAlex3·TR Dizin3

  İncele