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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Sang-Yon (School of Construction Management and Engineering, University of Reading)
저널정보
한국건축시공학회 한국건축시공학회지 한국건축시공학회지 제11권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
91 - 99 (9page)

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Bayesian network is a form of probabilistic graphical model. It incorporates human reasoning to deal with sparse data availability and to determine the probabilities of uncertain cases. In this research, bayesian network is adopted to model the problem of construction project cost. General information, time, cost, and material, the four main factors dominating the characteristic of construction costs, are incorporated into the model. This research presents verify a model that were conducted to illustrate the functionality and application of a decision support system for predicting the costs. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to estimate parameter distributions. Furthermore, it is shown that not all the parameters are normally distributed. In addition, cost estimates based on the Gibbs output is performed. It can enhance the decision the decision-making process.

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