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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.5
- 수록면
- 93 - 102 (10page)
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Prediction of the cost estimation of apartment houses is an important task in the management of construction projects.
Early project estimates represent a key ingredient in construction project's decision making and often become the basis for
a project's ultimate funding. This study predicts the cost of apartment houses using case-based reasoning(CBR) and
artificial neural networks(ANN) techniques. CBR has been recently favored because it seems to resemble more closely the
psychological process such as human ideas when trying to apply their knowledge to the solution of problems. ANN has
proved themselves to be very useful in various modeling applications, because it can represent complex mapping functions
and discover the representations using powerful learning algorithm. This study is conducted by using the same 540 cases
which are obtained in Korea. 30 cases among the data are used for testing. Testing error rates of 3.68% in the CBR and
6.66% in the ANN were obtained. Results showed that CBR can produce slightly more accurate results and achieve higher
computational efficiency than ANN. If the use of CBR and ANN is understood better, as a result, cost estimation can be
predicted with reasonability and reliability, all parties involved in the construction process could save considerable money.
Early project estimates represent a key ingredient in construction project's decision making and often become the basis for
a project's ultimate funding. This study predicts the cost of apartment houses using case-based reasoning(CBR) and
artificial neural networks(ANN) techniques. CBR has been recently favored because it seems to resemble more closely the
psychological process such as human ideas when trying to apply their knowledge to the solution of problems. ANN has
proved themselves to be very useful in various modeling applications, because it can represent complex mapping functions
and discover the representations using powerful learning algorithm. This study is conducted by using the same 540 cases
which are obtained in Korea. 30 cases among the data are used for testing. Testing error rates of 3.68% in the CBR and
6.66% in the ANN were obtained. Results showed that CBR can produce slightly more accurate results and achieve higher
computational efficiency than ANN. If the use of CBR and ANN is understood better, as a result, cost estimation can be
predicted with reasonability and reliability, all parties involved in the construction process could save considerable money.
목차
Abstract
1.서론
2.기존연구 고찰
3.이론적 고찰
4.학습 시스템 구축
5.시스템 평가 및 비교
6.결론
참고문헌
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