Estimation and Analysis of Building Costs Using Artificial Intelligence Support Vector Machine
Notice bibliographique
Résumé
An essential component of the project feasibility assessment is the conceptual cost estimate.In actuality, it is carried out based on the estimator's prior expertise.However, budgeting and cost control are planned and carried out ineffectively as a result of inaccurate cost estimates.The purpose of this article is to introduce an intelligent model to improve modeling approaches accuracy throughout early phases of a project's development in the construction sector.A support vector machine model, which is computationally effective, is created to calculate the conceptual costs of building projects.To get accurate estimates, the suggested neural network model is trained using a cross-validation method.Through the research of the literature and interviews with experts, the cost estimate's influencing elements are determined.As training instances, the cost information from 40 structures is used.Two potent intelligence methods-Nonlinear Regression (NR) and Evolutionary Fuzzy Neural Interface Model (EFNIM)are offered to illustrate how well the suggested model performs.Based on the readily accessible dataset from the relevant literature in the construction business, their results are contrasted.The computational findings show that the intelligent model that is being provided outperforms the other two potent methods.During the planning and conceptual design phase, the inaccuracy is satisfied for a project's conceptual cost estimate.Case studies demonstrate how SVMs may help planners anticipate the cost of construction in an effective and precise manner.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».