Обзор статьи

Прогнозирование окончания строительства на основе моделирования нелинейной зависимости от задержек отдельных работ

УДК: 

69.003:658.012.22

DOI: 

10.23968/1999-5571-2022-19-2-83-90

Страницы: 

83-90

Аннотация: 

Методы предсказания продолжительности строительства можно разделить на два класса: методы экстраполяции, сущность которых сводится к переносу результатов текущего состояния системы на ее будущее состояние на основе принятия определенных характеристик в качестве инварианты, и методы предсказания, основанные на регрессионном определении функциональной связи между задержками в выполнении отдельных работ и общей задержкой строительства. Данные методы могут быть реализованы с помощью двух различных моделей: множественного регрессионного анализа и модели нейросетевого моделирования. Однако для выбора одной из моделей следует учесть, что на точность предсказания влияет нелинейность между общим запаздыванием строительства и задержками выполнения отдельных работ. Представленное исследование показало, что нелинейность является неизменным атрибутом оцениваемых расписаний работ, что продемонстрировано на примере расчета расписания, основанного на принципах поточной организации строительства. Сравнение аппарата линейного регрессионного анализа и аппарата нейросетевого моделирования показало, что средние значения относительных отклонений для двухслойного и трехслойного персептронов становятся меньше, чем значения, рассчитанные с помощью множественной линейной регрессии. А для трехслойного персептрона эти значения гарантированно ниже аналогичных значений, полученных при использовании аппарата множественной линейной аппроксимации.

Список цитируемой литературы: 

  1. Głuszak M., Leśniak A. Construction delays in clients opinion - multivariate statistical analysis // Procedia Engineering. 2015. Vol. 123. Pp. 182-189

  2. Shrestha P. P., Tafazzoli M. Investigating Causes of Delay in US Construction Projects // 53rd ASC Annual International Conference Proceedings. 2017, September. Pp. 611-621

  3. Haseeb M., Xinhai-Lu, Bibi A., Maloof-ud-Dyian, Rabbani W. Problems of projects and effects of delays in the construction industry of Pakistan // Australian Journal of Business and Management Research. 2011. Vol. 1 (5). Pp. 41-50

  4. Куперштейн В. И. Microsoft Project 2010 в управлении проектами. М.: ООО «ЛитРес», 2010. 507 с

  5. Бовтеев С. В. и др. Управление инвестиционными строительными проектами на основе Primavera / под ред. С. В. Бовтеева, А. В. Цветкова. М.: ПМСОФТ; СПб.: СПбГАСУ, 2008. 456 с

  6. Алиев В. С. Практикум по бизнес-планированию с использованием программы Project Expert. М.: Инфра-М, 2007. 272 с

  7. Лихарев С. Open Plan и другие: семейство программных пакетов Welcom для управления проектами // Директор ИС. 2001. № 10. URL: https://blog.iteam.ru/open-plan-i-drugie-semejstvo-programmnyh-paketov-w...

  8. Голенко-Гинзбург Д. И. Стохастические сетевые модели планирования и управления разработками. Воронеж: Научная книга, 2010. 284 с

  9. Величкин В. З. Управление и надежность реализации строительных программ // Инженерно-строительный журнал. 2014. № 7. С. 74-79

  10. Болотин С. А., Дадар А.-К. Х. Байесовский подход в определении доли солидарной ответственности участников строительства при его несвоевременном завершении // Вестник гражданских инженеров. 2019. № 2 (73). С. 79-84

  11. Dadar A.-K., Bolotin S., Malsagov A., Oolakai Z. Improving construction duration forecasts and management of construction operations // E3S Web of conferences. 2019. Vol. 110. 01078. 8 p. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201911001078

  12. Болотин С. А., Дадар А. Х., Магамадов Р. А., Мальсагов А. Р. Особенности организации мониторинга в процессе оперативного управления строительством // Вестник гражданских инженеров. 2017. № 4 (63). С. 146-152

  13. Болотин С. А., Дадар А.-К. Х. Методика расчета задержки строительства на основе оценки энтропии актуального графика работ // Недвижимость: экономика, управление. 2019. № 1. С. 77-82

  14. Болотин С. А., Дадар А.-К. Х., Мальсагов А. Р. Прогнозирование продолжительности строительства на основе исполнительных календарных графиков, статистического и нейросетевого моделирования // Недвижимость: экономика, управление. 2017. № 3. С. 59-63

  15. Hejducki Z., Rogalska M. Time coupling methods construction scheduling and time/cost optimization. Wroclav: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wroclawskiej, 2011. 91 s

  16. Болотин С. А., Кучанов Ю. П. Рационализация методов расчета потоков с непрерывным использованием ресурсов и формы их представления в виде календарных графиков // Организация, планирование и управление строительством. Л.: ЛИСИ, 1983. С. 15-23

  17. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2 кн. / пер. с англ. Ю. П. Адлера, В. Г. Горского; 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1986-1987. Кн. 1. 1986. 365 с. Кн. 2. 1987. 349 с

  18. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей / пер. с англ. А. Сивака. М.: Вильямс, 2001. 287 с

Ключевые слова: 

Полный текст (файл): 

PDF

Авторы: 

Болотин С. А. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет Санкт-Петербург, Россия

Аль-Жанаби М. А. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет Санкт-Петербург, Россия

Бохан Х. А. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет Санкт-Петербург, Россия

Другие статьи авторов: 

Выпуск журнала

№ 2 (91) Апрель 2022