Resumen

En la gestión de proyectos de construcción, hay varios factores que influyen en el costo final del proyecto. Entre varios enfoques, la estimación en la finalización (EAC, por sus siglas en inglés) es un enfoque esencial utilizado para la estimación final del proyecto. El principal mérito del EAC es incluir la probabilidad del rendimiento del proyecto y el riesgo. Además, el EAC es extremadamente útil para que los gerentes de proyecto definan y determinen los aspectos críticos a lo largo del progreso del proyecto y determinen las soluciones apropiadas para estos problemas. En esta investigación, se propone un modelo inteligente relativamente nuevo llamado red neuronal profunda (DNN, por sus siglas en inglés) para calcular el EAC. El modelo DNN propuesto se autentica contra uno de los modelos inteligentes predominantes realizados en la predicción del EAC, a saber, el modelo de regresión de vector de soporte (SVR, por sus siglas en inglés). Para demostrar la capacidad del modelo en las aplicaciones de ingeniería, se inspecciona en esta investigación la

• Materias:Riostra Propiedades mecánicas Fracturación hidráulica Deformación de cimientos Cálculo de grietas
• Subjects:Brace Mechanical properties Hydraulic fracturing Foundation deformation Crack calculation
• Palabras claves:Gestión de proyectos de construcción; Estimación a la finalización; EAC; Red neuronal profunda; Modelo inteligente; Costo del proyecto
• Keywords:Construction project management; Estimate at completion; EAC; Deep neural network; Intelligent model; Project cost