Construction knowledge discovery system using fuzzy approach
Notice bibliographique
Résumé
Most research works in simulating construction operations have predominantly focused on modeling and mistreated data preparation that is paramount for simulation. To prepare data for simulation process, a knowledge discovery system (KDS) is indispensable in extracting hidden knowledge from construction data sets. This knowledge is typically hard to obtain using traditional means, such as statistical analysis. The presented research develops, using fuzzy approach, a KDS to prepare, utilize, analyze, and extract the hidden patterns from construction data to predict work task durations. The KDS depends mainly on finding the relation between quantitative and qualitative variables, which affect the duration of construction operations and work tasks as well as prepare data for simulation modeling. It consists of two stages: data processing and mining. Data processing consists of cleaning, integrating, transforming, and selecting the appropriate knowledge. Data mining consists of selecting the factors that affect a construction operation, generating their fuzzy sets, defining fuzzy rule and models, developing a fuzzy knowledge base, and testing the effectiveness of this knowledge base in predicting work task durations. The developed KDS has been tested using a construction case study in which the results found satisfactory with an average validity percent of 92%. The developed system assists researchers and practitioners in utilizing historical construction data to extract knowledge that could not be obtained by traditional techniques and precisely predicting work task durations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».