Resumen

La predicción del costo del proyecto es uno de los elementos clave en el desarrollo de actividades de ingeniería civil. El costo del proyecto es un componente altamente sensible a diversos parámetros y, por lo tanto, está asociado con tendencias complejas que hacen que sea difícil de predecir y comprender completamente. Debido al gran avance de la computación suave (SC, por sus siglas en inglés) y el Internet de las cosas (IoT), el objetivo principal de la investigación actual fue la iniciativa. Se adoptaron varios modelos de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) que incluyen la máquina de aprendizaje extremo (ELM), la regresión de múltiples variables adaptativa en spline (MARS) y la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) para predecir el costo del canal de campo. Se utilizaron varios predictores esenciales para desarrollar la red de predicción, incluido el largo total de la tubería de PVC, el área servida, la zona geográfica, el año de construcción y el costo y la duración de los proyectos de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Predicción de costos del proyecto; Actividades de ingeniería civil; Computación suave; Internet de las cosas; Modelos de aprendizaje automático; Costo del canal de campo
• Keywords:Project cost prediction; Civil engineering activities; Soft computing; Internet of things; Machine learning models; Field canal cost