文档介绍：预测高速公路建设项目最终的预算和时间
摘要
目的——本文的目的是开发模型来预测公路建设项目施工阶段最后的预算和持续的时间。
设计——测算收集告诉公路建设项目,在发展预测模型之前找出影响项目最终的预算和时间,研究内容是基于人工神经网络(ANN)的原理。与预测结果提出的方法进行比较,其精度从当前方法基于挣值。
结果——根据影响因素最后提出了预算和时间,基于人工神经网络的应用原理方法获得的预测结果比当前基于挣值法得到的结果更准确和稳定。
研究局限性/意义——因素影响最终的预算和时间可能不同,如果应用于其他国家,由于该项目数据收集的都是泰国的预测模型,因此,必须重新考虑更好的结果。
实际意义——这项研究为用于高速公路建设项目经理来预测项目最终的预算和时间提供了一个有用的工具,可为结果提供早期预算和进度延误的警告。
创意/价值——用ANN模型来预测最后的预算和时间的高速公路建设项目,开发利用项目数据反映出持续的和季节性周期数据, 在施工阶段可以提供更好的预测结果。
关键词:神经网、建筑业、预测、道路、泰国
文章类型:案例研究
前言
一个建设工程项普遍的目的是为了在时间和在预算内满足既定的质量要求和其他规格。为了实现这个目标,大量的工作在施工过程的管理必须提供且不能没有计划地做成本控制系统。一个控制系统定期收集实际成本和进度数据,然后对比与计划的时间表来衡量工作进展是否提前或落后时间表和强调潜在的问题(泰克兹,1993)。成本和时间是两个关键参数,在建设项目管理和相关参数的研究中扮演着重要的角色,不断提供适当的方法和工具,
使施工经理有效处理一个项目,以实现其在前期建设和在施工阶段的目标。在施工阶段,一个常见的问题要求各方参与一个项目,尤其是一个所有者,最终项目的预算到底是多少?或什么时候该项目能被完成?
在跟踪和控制一个建设项目时,预测项目的性能是非常必要的。目前已经提出了几种方法,如基于挣值技术、模糊逻辑、社会判断理论和神经网络。将挣值法视为一个确定的方法,其一般假设,无论是性能效率可达至报告日期保持不变,或整个项目其余部分将计划超出申报日期(克里斯坦森,1992;弗莱明和坎普曼,2000 ;阿萨班尼,1999;维卡尔等人,2000)。然而,挣值法的基本概念在研究确定潜在的进度延误、成本和进度的差异成本超支的地区。吉布利(1985)利用平均每个成本帐户执行工作的实际成本,也称作单位收入的成本,其标准差来预测项目完工成本。各成本帐户每月的进度是一个平均平稳过程标准偏差,显示预测模型的可靠性,然而,接受的单位成本收益在每个报告期在变化。埃尔丁和休斯(1992)和阿萨班尼(1999)利用分解组成成本的结构来提高预测精度。迪克曼和Al-Tabtabai(1992)基于社会判断理论提出了一个方法,该方法在预测未来的基础上的一组线索,源于人的判断而不是从纯粹的数学算法。有经验的项目经理要求基于社会判断理论方法的使用得到满意的结果。Moselhi等人(2006)应用“模糊逻辑”来预测潜在的成本超支和对建设工程项目的进度延迟。该方法的结果在评估特定时间状态的项目和评价该项目的利润效率有作用。这有助于工程人员所完成的项目时间限制和监控项目预算。Kaastra和博伊德(1996)开发的“人工神经网络”,此网络作为一种有效的预测工具,可以利用过去“模式识