Context Adaptation of Fuzzy Inference System-Based Construction Labor Productivity Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Construction labor productivity (CLP) is one of the most studied areas in the construction research field, and several context-specific predictive models have been developed. However, CLP model development remains a challenge, as the complex impact of multiple subjective and objective influencing variables have to be examined in various project contexts while dealing with limited data availability. On the other hand, lack of a framework for adapting existing or original models from one context to other contexts limits the possibility of reusing existing models. Such challenges are addressed in this paper through the development of a context adaptation framework. The framework is used to transfer the knowledge represented in fuzzy inference (FIS) based CLP models from one context to another, by using linear and nonlinear evolutionary based transformation of the membership functions combined with sensitivity analysis of fuzzy operators and defuzzification methods. Using four context-specific CLP models developed for concreting activity under industrial, warehouse, high-rise, and institutional building project contexts, the framework was implemented, and the prediction capability of the adapted models was evaluated based on their prediction similarity with the original models. The results showed that linearly adapted CLP models for industrial and institutional contexts and nonlinearly adapted CLP models for warehouse and high-rise contexts provide a similar prediction capability with the original models. The proposed context adaptation framework and findings from this paper address the limitations in past context adaptation research by examining a practical context-sensitive application problem and further examining the role of fuzzy operators and defuzzification methods. The findings assist researchers and industry practitioners to take full advantage of existing FIS-based models in the study of new contexts, for which data availability might be limited.
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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 | 0,001 |
| 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 découle