An Effective Optimization of Time and Cost Estimation for Prefabrication Construction Management Using Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
The success of every construction business relies on the projects performed in a given period and at the negotiated rate. The construction business includes prefabrication firms, logistics companies, design industries on site and so on. The manufacturing method includes the assembly of structural parts at a development plant and the transport of them onto the building site as finished or semi-assembled components. For optimization, artificial neural networks (ANNs) are used because of their capacity to overcome qualitative and quantitative difficulties in the building industry. An ANN is used to execute the input, hidden, and output layers depending on the weight of the hidden layer. Different modeling strategies maximize the layers. ANN covers a wide variety of issues in construction management, for instance cost analysis, decision making, prediction of the mark-up percentage and the production rate in the construction industry. The main advantage of prefabricated methodology is that the procedure is easily done. The other real benefit of the prefabrication process is its integrated versatility. The present study underlines that the total project period and cost are the key considerations in the current job procurement phase in constructing prefabrication. The results of the proposed model are based on ANN algorithms which mainly achieves the perfect weight values in time and cost estimates.
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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 ».