Resumen

La preparación de ofertas siempre ha sido una parte específica de un proceso de construcción que tiene un impacto significativo en el negocio de la empresa. Debido a que los ingresos dependen en gran medida de la precisión de las ofertas y del equilibrio entre los costos planificados, tanto directos como indirectos, y el beneficio deseado, es necesario preparar una oferta precisa dentro del tiempo requerido y con los recursos disponibles, que siempre son insuficientes. El artículo presenta una investigación sobre la precisión que se puede lograr al utilizar inteligencia artificial para la estimación de costos y duración en proyectos de construcción. Se analizan y comparan tanto las redes neuronales artificiales (ANNs) como las máquinas de vectores de soporte (SVM). La mejor SVM ha mostrado una mayor precisión al estimar costos, con un error porcentual absoluto medio (MAPE) del 7.06%, en comparación con las ANN más precisas que han logrado una precisión del 25.38%. La estimación de la duración de los trabajos ha demostrado ser más difícil. Los mejores MAPE fueron del

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Preparación de ofertas; Proceso de construcción; Negocio de la empresa; Ofertas de precisión; Costos planificados; Inteligencia artificial; Proyectos de construcción
• Keywords:Offer preparation; Building process; Company business; Offers precision; Planned costs; Artificial intelligence; Construction projects