Noggrann kostnadsuppskattning i ett tidigt skede av ett byggprojekt är en nyckelfaktor för ett projekts framgång. Men det är svårt att snabbt och korrekt uppskatta byggkostnaderna på planeringsstadiet, när ritningar, dokumentation och liknande fortfarande är ofullständiga. Som sådan har olika tekniker använts för att korrekt uppskatta byggkostnaderna i ett tidigt skede, när projektinformationen är begränsad. Medan de olika teknikerna har sina för- och nackdelar, har det gjorts lite ansträngning för att bestämma den bästa tekniken när det gäller kostnadsuppskattning prestanda. Syftet med denna forskning är att jämföra noggrannheten av tre uppskattande tekniker (regressionsanalys (RA), neurala nätverk (NN), och stödja vektormaskin tekniker (SVM)) genom att utföra uppskattningar av byggkostnader. Genom att jämföra noggrannheten hos dessa tekniker med hjälp av historiska kostnadsuppgifter fann man att NN-modellen visade mer exakta skattningsresultat än RA- och SVM-modellerna. Det fastställs därför att NN-modellen är lämpligast för att beräkna kostnaderna för skolbyggnadsprojekt.
Kim och Al. REF presenterade tre algoritmer, nämligen Regression, Neural Network och Support Vector Machine, för kostnadsberäkning av byggprojekt.
Comparison of School Building Construction Costs Estimation Methods Using Regression Analysis, Neural Network, and Support Vector Machine
{'venue': 'Journal of Building Construction and Planning Research', 'journal': 'Journal of Building Construction and Planning Research', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}