Construction cost estimating is essential for all of the stakeholders of a construction project from the beginning stage to the end. At early stages of a construction project, the design information and scope definition are very limited, hence; during conceptual (early) cost estimation, achieving high accuracy is very difficult. The level of uncertainty included in the cost estimations should be emphasized for making correct decisions throughout the dynamic stages of construction project management process, especially during early stages. By using range estimating, the level of uncertainties can be identified in cost estimations.This study represents integrations of parametric and probabilistic cost estimation techniques in a comparative base. Combinations of regression analysis, neural networks, case ? based reasoning and bootstrap method are proposed for the conceptual (early) range cost estimations of mass housing projects. Practical methods for early range cost estimation of mass housing projects are provided for construction project management professionals. The methods are applied using bid offers of a Turkish contractor given for 41 mass housing projects. The owner of all projects is Housing Development Administration of Turkey (TOKI). The mass housing projects of TOKI are generally a mix of apartment blocks, social, health and educational facilities, and some projects may also have mosques. Results of the three different approaches are compared for predictive accuracy and predictive variability, and suggestions for early range cost estimation of construction projects are made.

İnşaat projelerinin maliyet tahminleri bütün proje katılımcıları için projenin başlangıç aşamasından sonuna kadar önem arz etmektedir. Bir inşaat projesinin erken aşamalarında tasarım bilgisi ve kapsam tanımı çok sınırlıdır, bu nedenle bu aşamada gerçekleştirilen kavramsal maliyet tahminlerinde yüksek tahmin doğruluğuna ulaşmak çok zordur. Maliyet tahminlerindeki belirsizlik seviyesi özellikle erken aşamalarda vurgulanmalıdır ki proje süresince devam edecek olan dinamik inşaat proje yönetim süreci içerisinde doğru kararlar verilebilsin. Aralık maliyet tahminleri kullanılarak maliyet tahminlerindeki belirsizlik seviyesi ortaya çıkarılabilir.Bu çalışma parametrik ve olasıklı maliyet tahmin tekniklerinin bir entegrasyonunu karşılaştırmalı bir temel üzerinde sunmaktadır. Regresyon analizi, yapay sinir ağı, vaka bazlı çözümleme ve bootstrap metodlarının kombinasyonları toplu konut projelerinin erken aralık maliyet tahminleri için sunulmuştur. İnşaat proje yönetimi profesyonelleri için toplu konut projelerinin erken aralık maliyet tahminlerinde kullanılacak pratik metodlar sağlanmıştır. Metodlar, bir Türk inşaat firmasının 41 ayrı toplu konut projesi için vermiş olduğu fiyat teklifleri kullanılarak uygulanmıştır. Toplu konut projelerinin hepsinin sahibi, T. C. Başbakanlık Toplu Konut İdaresi (TOKİ)'dir. TOKİ'nin sahibi olduğu toplu konut projeleri genellikle apartman blokları ile sosyal, sağlık ve eğitim tesislerinin bir birleşimidir, bazı projelerin kapsamında camiler de bulunmaktadır. Geliştirilen üç farklı metodun sonuçları tahmine dayalı kesinlik ve tahmine dayalı değişkenlik için karşılaştırılmış, inşaat projelerinin erken aralık maliyet tahminleri için önerilerde bulunulmuştur.