BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  23,220,179
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Kỹ thuật xây dựng

Lê Hữu Quốc Phong(1), Trần Đức Học(2), Nguyễn Ninh Thụy, , Ths Phan Quỳnh Trâm

Ước lượng chi phí xây dựng nhà xưởng trong giai đoạn đấu thầu ứng dụng mạng neural nhân tạo (ANN)

Estimation the cost of insdustrial construction factory based on artifical neural network (ANN)

Tạp chí Xây dựng

2022

7

76-80

2734-9888

Nhà công nghiệp, Chi phí đấu thầu, Rapidminer Studio, Trí tuệ nhân tạo

Industrial construction, Bidding cost, Rapidminer Studio, Artificial intelligence

Trong quá trình công nghiệp hóa ngày càng tăng, việc xác định chi phí xây dựng nhà xưởng trong quá trình đấu thầu mang ý nghĩa vô cùng quan trọng. Có rất nhiều phương pháp ước lượng chi phí xây dựng đã được đề xuất nhưng hầu hết là các phương pháp truyền thống, tính toán thủ công và chủ yếu dựa vào kinh nghiệm. Nghiên cứu này đề xuất mô hình ước lượng chi phí xây dựng ứng dụng mô hình mạng neural nhân tạo (ANN - Artifical Neural Network). Mô hình được xây dựng trên phần mềm Rapidminer Studio 9.5 dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình ước tính chi phí từ 11 yếu tố đầu vào tại 35 công trình.

In the process of increasing industrialization, the determination of building factory cost is extremely important during the bidding process. Numerous construction cost estimation methods have been proposed, however, most are traditional methods, manual calculation and mainly based on experience. This research proposes a cost estimation method for factory building by an artificial neural network (ANN) model. The model is built on Rapidminer Studio 9.5 software based on factors affecting the cost estimation process from 11 inputs at 35 projects.

TTKHCNQG, CVv 21

Xem toàn văn
  • [1] RapidMiner (2021), "RapidMiner 9,",
  • [2] T. M. Tijana Vujičić, Jelena Ljucović, Adis Balota (2016), "Comparative Analysis of Methods for Determining Number of Hidden Neurals in Artificial Neural Network,",Central European Conference on Information and Intelligent Systems
  • [3] K. G. Sheela and S. N. Deepa (), "Review on Methods to Fix Number of Hidden Neurals in Neural Networks,",Mathematical Problems in Engineering, vol. 2013, p. 425740, 2013/06/20 2013.
  • [4] T. Kavzoglu (1999), Determining Optimum Structure for Artificial Neural Networks,
  • [5] T. Q. Dũng (2019), "Ứng dụng mạng neural nân tạo (ANN) trong dự báo độ rỗng,",Tạp chí dầu khí, vol. 7
  • [6] H. H. Elmousalami (), "Intelligent methodology for project conceptual cost prediction,",Heliyon, vol. 5, no. 5, p. e01625, 2019/05/01/ 2019.
  • [7] L. Prechelt, (), "Automatic early stopping using cross validation: quantifying the criteria,",Neural Networks, vol. 11, no. 4, pp. 761-767, 1998/06/01/ 1998
  • [8] Gary R. Weckman (2010), "Using Neural Networks with Limited Data to Estimate Manufacturing Cost,",Master of Science (MS), Ohio University, Industrial and Systems Engineering (Engineering and Technology), Ohio University
  • [9] N. I. El-Sawalhi (2012), "MODELLING THE PARAMETRIC CONSTRUCTION PROJECT COST ESTIMATE USING ANN,",Creative construction conference, vol. 3
  • [10] V.M.Hồ, (2012), "Ứng dụng System Dynamics trong phân tích & dự báo chi phí xây dựng nhà thép tiền chế,",ĐHQG TP.HCM - Đại học Bách Khoa
  • [11] P. v. c. s. Hua, (2010), "Practical application study of neural network in cost estimation of industrial plants,",China Acad. J. Electron. Publ. house,
  • [12] Y. Rezgui, H. El-Sawah, and O. Moselhi (), "Comparative study in the use of neural networks for order of magnitude cost estimating in construction,",Journal of Information Technology in Construction, vol. 19, pp. 462-473, 10/01 2014.
  • [13] H. Line. (2020), Vietnam Industrial Market - Time For A Ciritical Makeover.,