Intelligent Estimation of Construction Project Costs Based on Subtractive Clustering-based Self-Learning Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Traditional construction project cost estimation methods rely on expert experience and statistical models, which are difficult to handle complex data and multimodal features effectively and have low prediction precision.This paper constructs an intelligent building engineering cost estimation model that combines subtractive clustering, a self-learning mechanism, and convolutional neural networks (CNN) to address this problem.In the data preprocessing stage, subtractive clustering is applied to optimize multimodal data, screen key features, and eliminate redundant information.Subsequently, the model parameters are dynamically adjusted according to the error feedback through a self-learning mechanism to improve its adaptability to diverse construction projects.In the feature extraction and estimation stage, the CNN module is combined to extract deep features from images, texts, and numerical data to achieve high-precision estimation.The experimental results show that the model in this paper outperforms traditional methods in terms of MSE (mean-square error), MAE (mean absolute error), R (coefficient of determination), MAPE (mean absolute percentage error), with the mean values being 73.18, 8.33, 0.9477, and 5.33%, respectively.In summary, the model in this paper demonstrates superior precision, adaptability, and robustness in construction project cost estimation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».