Particle Swarm Optimization and Tree Models (M5P) as Cost Estimation Tool for Construction Project
Notice bibliographique
Résumé
A useful tool for non-linear multivariable modelling is the Artificial Neural Network (ANN).Cost-effectiveness has been demonstrated for the use of ANN.Typically, the neural network is trained using the back propagation (BP) algorithm.Even while this technique is particularly successful at training a wide variety of networks, it suffers from slow convergence and easy trapping in local minima.Regression tree models (M5P) were used to suggest the adjustment of neural networks utilizing particle swarm optimization (PSO) as a technique for predicting building costs due to the potential of multiscale modelling and prediction using the incorporated relevant parameters affecting the building cost.The three models were assessed using a variety of metrics, including Mean Square Error (MSE), absolute error, and Pearson's correlation as an accuracy criterion.The MSE was also employed as a parameter to determine the ideal number of neurons for the hidden layer.The results indicate that the PSO model outperforms the other two techniques.The study also concluded that the PSO model can accurately predict the costs of construction projects when considering specified project activities and price indices.A combination of project features and an automated modelling mechanism has the potential to provide a reliable prediction result.
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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 ».