Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
675109		Yapı ve çevre özelliklerine göre yıkım metodu seçiminde makine öğrenmesi ile geliştirilen bir karar destek yazılımı / A decision support software developed with machine learning in selection of a demolition method according to structural and environmental features of building Yazar:İBRAHİM CİHAN YETİŞKEN Danışman: PROF. DR. ABDULLAH TOĞAY Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2021 149 s.
Yapı yıkımı, çok kriterli bir karar verme problemi olarak ele alınmaktadır. Bu problemin çözülmesinde, yapıların ve çevresinin özelliklerine göre yıkım mühendislerinin geçmiş deneyimleri öne çıkmaktadır. Teknik seçimine, uzmanların geçmiş deneyimlerinin yanında ülkemizde uygulanan yıkım yönetmeliklerindeki kriterlerin de göz önüne alınarak karar verilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışması kapsamında yıkım teknikleri seçiminde önceki verilerden öğrenebilmesi nedeniyle makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bu amaçla kullanılacak olan veri seti önceki çalışmalardan elde edilememesi nedeniyle sentetik olarak üretilmiştir. Veri setinin üretilme çalışmalarında, ülkemizde uygulanan yıkım yönetmeliklerindeki faktörlerle birlikte yıkım uzmanların görüşleri doğrultusunda doğrulanan veriler kullanılmıştır. Bu veriler ile gerçekleştirilen makine öğrenmesi eğitim süreçleri sonucunda bir model oluşturularak, geliştirilen web tabanlı yazılım ile entegre edilmiş ve uzmanlara yıkılmak istenen binaların özelliklerine göre bir yıkım tekniği önerilmiştir. Yazılım ile aynı zamanda bina özellikleri verileri ve uygun yıkım tekniği önerileri uzmanlardan alınmaktadır. Uzmanlardan gelen verilerle de makine öğrenmesi süreçleri işletilerek öğrenme oranı artan bir sistem hedeflenmiştir. Veri setinin gelişmesiyle ülkemizde bu alanda çalışmak isteyen araştırmacılara da yol göstereceği düşünülmektedir.
Building demoliton is considered as a multi-criteria decision problem. Past experiences of demolition engineers come to the fore in solving this problem based on the characteristics of the structures and their surroundings. The selection of technique should be decided by considering the criteria in the demolition regulations applied in our country as well as the past experiences of the experts. Within the scope of this thesis, machine learning algorithms have been used in the selection of demolition techniques because it can learn from previous data. The data set to be used for this purpose was produced synthetically since it could not be obtained from previous studies. In the studies of producing the data set, the factors in the demolition regulations applied in our country and the data verified in line with the opinions of demolition experts were used. As a result of the machine learning training processes carried out with these data, a model was created, integrated with the developed web-based software, and a demolition technique was proposed to experts according to the characteristics of the buildings to be demolished. With the software, building properties data and suitable demolition technique recommendations are received from experts. A system with increasing learning rate is targeted by operating machine learning processes with data from experts. It is thought that with the development of the data set, it will guide researchers who want to work in this field in our country.