Artificial Neural Networks For Building Projects Cost Estimating

Abstract

Анотація. Мета. Сформувати уявлення про застосування нейронних мереж для оцінки вартості будівельних проектів. Штучні нейронні мережі успішно використовуються у вирішенні численних комплексних нелінійних проблем, пов'язаних з прогнозуванням, оцінкою, прийняттям рішень, оптимізацією, систематизацією та вибором в областях будівництва та його управлінням. Штучні нейронні мережі особливо ефективні для вирішення складних задач, таких як проблеми оцінки витрат, коли взаємозв'язок між змінними не може бути виражений простими математичними відносинами. Методика. Метод параметричної оцінкице метод, при якому для вартісної оцінки використовується статистична залежність між історичними даними та іншими змінними. За допомогою даного методу можна отримати більш точну оцінку вартості, завдяки тому, що даний підхід потребує меншого рівня деталізації в порівнянні з іншими методологіями. Рівень точності оцінки залежить від складності, кількості ресурсів, виділених для такої роботи і даних про вартість, вбудованих в модель. Результати. Оцінка вартості є одним із найважливіших факторів в управлінні будівельними проектами. Будь-яке технікоекономічне обґрунтування для проекту вимагає точної оцінки витрат, для того щоб прийняти правильне рішення щодо майбутньої долі проекту. Наукова новизна. Вдосконалення методів оцінки вартості сприяє більш ефективному контролю за часом та витратами у будівництві. Практична значимість. Застосування штучних нейронних мереж може потенційно усувати деякі основні недоліки традиційних методів оцінки. Це надає великі перспективи для підвищення надійності та обґрунтованості методу параметричної оцінки вартості.