Макаров А.Н., аспирант Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ СТРОИТЕЛЬНЫМ ПРОЦЕССОМ anmakarof@yandex.ru Для эффективной организации и управления строительными процессами необходимо иметь технологии для анализа и оценки их состояния, а также для прогнозирования их развития. На данный момент эта область строительного производства недостаточна изучена, существует малое количество эффективных компьютерных технологий, позволяющих частично автоматизировать принятие организационно-управленческих решений. Один из современных методов их создания базируется на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС). Автор приводит преимущества данной методологии в сравнении с классическим регрессионным анализом. Статья посвящена созданию ИНС, аппроксимирующей строительный процесс возведения кровельных конструкций. С помощью системного анализа и экспертных опросов разработана 4-слойная ИНС прямого распространения с количеством узлов 12-5-4-1. Для ввода и вывода информации автор использует концепцию теории нечетких множеств, решая этим проблемы неопределенности и оценки качественных параметров системы. Подробно отображено функционирование каждого слоя ИНС. В заключении автор обозначает задачи последующего исследования, связанные с обучением ИНС и внедрением в строительную компанию. Ключевые слова: организация и управление строительным процессом, кровельные конструкции, искусственная нейронная сеть (ИНС), поддержка принятия решений.
Makarov A.N. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR ORGANIZATION AND MANAGEMENT OF CONSTRUCTION PROCESSFor effective organization and management of construction processes, it is necessary to have technologies for analyzing and evaluating their condition, and also for forecasting their development. Now this area of construction is not sufficiently studied, there is a small number of effective computer technologies that allow to partially automate making organizational and managerial decisions. One of the modern methods of their creation is based on artificial neural networks (ANN). The author gives advantages of this methodology in comparison with the classical regression analysis. This article represents the creation of ANN, which approximates construction process of roof structures. Through systems analysis and expert surveys, the author has designed a 4-layer feedforward ANN with a node pattern of 12-5-4-1. For input and output of information the author used the fuzzy set theory, solving problems of uncertainty and estimation of qualitative parameters of the system. The functioning of each ANN layer is shown in detail. In conclusion, the author defined the tasks of the future research, related to the ANN learning and implementation to the construction company.