Forecasting demand in the residential construction industry using machine learning algorithms in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Demand forecasts are a key component of planning efforts and are crucial for managing core operations. This study aims to evaluate the use of several machine learning (ML) algorithms to forecast demand for residential construction in Jordan. Design/methodology/approach The identification and selection of variables and ML algorithms that are related to the demand for residential construction are indicated using a literature review. Feature selection was done by using a stepwise backward elimination. The developed algorithm’s accuracy has been demonstrated by comparing the ML predictions with real residual values and compared based on the coefficient of determination. Findings Nine economic indicators were selected to develop the demand models. Elastic-Net showed the highest accuracy of (0.838) versus artificial neural networkwith an accuracy of (0.727), followed by Eureqa with an accuracy of (0.715) and the Extra Trees with an accuracy of (0.703). According to the results of the best-performing model forecast, Jordan’s 2023 first-quarter demand for residential construction is anticipated to rise by 11.5% from the same quarter of the year 2022. Originality/value The results of this study extend to the existing body of knowledge through the identification of the most influential variables in the Jordanian residential construction industry. In addition, the models developed will enable users in the fields of construction engineering to make reliable demand forecasts while also assisting in effective financial decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».