An Artificial Neural Network Approach for Construction Project Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
Effectively managing strategic risks within the realm of Internal Security of Establishments (ISE) is crucial for safeguarding data and preserving a company's information assets.The construction industry is notably one of the riskiest sectors, susceptible to diverse risks that can adversely impact the three crucial aspects of projects: time, cost, and quality.In the context of construction projects, inherent risks and the susceptibility to data loss are intricately linked, primarily stemming from the prevalent utilization of computerized project management systems.Throughout the project lifecycle, tasks are significantly reliant on sophisticated software tools and integrated packages.The increasing reliance on technology renders projects vulnerable to information security threats, including cyberattacks, human errors, technical failures, or natural disasters, thereby disrupting managerial processes and resulting in substantial data losses.Consequently, risk management has emerged as a pivotal area of study, demanding increased attention and focus from professionals within the construction industry.This study aims to delve into how different stakeholders perceive various types of risks, including risk information specific to construction projects.An artificial neural network (ANN) was employed to predict risk.The study identified four categories of responsibility: shared responsibility, contractor responsibility, client responsibility, and data loss responsibility.The ANN topology was optimized based on changes in mean square errors (MSE) and correlation coefficients (R 2 ).The numerical results demonstrated the model's strong performance, with a low MSE of 0.0029 and a high R 2 value of 0.9666, indicating its reliability and effectiveness in risk prediction.The findings indicated that the model suggested could serve as a viable approach to the most efficient methods of preventative risk management.By using an ANN model, the study offered a novel approach to risk management in construction projects and ISE, suggesting avenues for further research and application in similar contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».