埃及田间渠道改善工程的建设成本预测
人工智能
2019-05-29 v1 机器学习
机器学习
摘要
田间渠道改善工程(FCIPs)是为节约淡水而建设的雄心勃勃的工程之一。为给该项目融资,概念成本模型对于在项目早期阶段准确预测初步成本十分重要。第一步是开发概念成本模型以识别影响项目的关键成本驱动因素。因此,输入变量选择仍是模型开发的重要部分,因为变量选择不当会降低模型精度。本研究基于定性方法与定量方法发现了 FCIPs 最重要的驱动因素。随后,基于机器学习方法(如回归方法、人工神经网络、模糊模型和基于案例的推理)开发了参数化成本模型。
引用
@article{arxiv.1905.11804,
title = {Prediction of Construction Cost for Field Canals Improvement Projects in Egypt},
author = {Haytham H. Elmousalami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11804},
year = {2019}
}