Artificial neural networks and support vector machines for more accurate cost estimation in underground mining: A contractor's viewpoint
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Accurate cost estimation is crucial in effective decision-making and evaluation in underground mining projects. Machine learning techniques have shown enormous potential in enhancing cost estimation accuracy in various industries. This study harnesses artificial neural networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM) to estimate operating costs in underground mining. Special emphasis is placed on cost estimation from a contractor’s perspective. Mining contractors are sensitive to deviations from the estimated costs because slight deviations may result in losing a contract bid or financial loss in an awarded project. The proposed approach can help contractors make more informed decisions and improve project management. Comprehensive data containing various parameters that impact the cost of underground mining projects, such as equipment type utilization, rock type, and cross-sectional area, were collected. This dataset was used to train and evaluate ANN and SVM models that provide more accurate cost estimation for underground mining projects. The best model achieved a mean average percentage error (MAPE) of 5.31 % for the ANN model and 3.05 % for the SVM model, outperforming traditional cost estimation methods. This study demonstrates the potential of machine learning in enhancing the performance of the cost estimation process.
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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 découle