AN INTEGRATED WEB-BASED DATA WAREHOUSE AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SYSTEM FOR UNIT PRICE ANALYSIS WITH INFLATION ADJUSTMENT / INTEGRUOTA INTERNETINĖ DUOMENŲ SAUGYKLOS IR DIRBTINIŲ NEURONINIŲ TINKLŲ SISTEMA, SKIRTA VIENETO KAINAI ANALIZUOTI ATSIŽVELGIANT Į INFLIACIJĄ

Author:

Baalousha Yousef1,Çelik Tahir1

Affiliation:

1. Department of Civil Engineering, Eastern Mediterranean University, Famagusta T.R. North Cyprus via Mersin 10, Turkey

Abstract

Estimating is a fundamental part of construction projects. Accurate cost estimate is the single most important element involved in the series of events that leads to a profitable completion of a contract in construction industry. The success or failure of a project depends on the accuracy of cost estimation. A cost estimate becomes more difficult and more complicated under inflationary medium. An unpredictable inflation rate and long progress payment delay during this period makes the budgeting function very difficult, if not impossible. The cost estimation process uses lots of data. The availability of the appropriate data at the appropriate time is one of the main factors affecting the accuracy of the cost estimation. As the complexity of the estimating task increases computerized system becomes increasingly important. The estimator should develop a good system of estimating forms and procedures that exactly meet the requirements of the pro- ject, and that is understood and accessible by all team members. This system should provide the ability to define material, labor hour and equipment hour quantities required for the project. Material, labor, and equipment unit costs are then applied to the bill of quantities. This paper presents An Integrated Web-Based Data Warehouse and Artificial Neural Net- works Model for Unit Price Analysis with Inflation Adjustment system called “DANUP“. Web facilities and database management capabilities of Microsoft Visual Studio 2005 are applied to create a data warehouse which is mainly aimed to integrate data from multiple heterogeneous databases and other information sources. The System also supports integrated cost index for adjusting the effect of inflation during estimating process. An artificial neural network model for forecast- ing the cost indices in Turkey for the project period has been developed. A construction project takes relatively long time to complete, effective communication among the project participants during the project period is important. A web based system is developed to facilitate the collection of construction cost information and communication. The web based sys- tem focuses on demonstrating the potential of data centric web data bases in enhancing the communication process during project execution. End users can access the database through the internet and perform certain transactions according to their authorization. Santrauka Sąmatos sudarymas – esminė statybos projektų dalis. Tiksli sąnaudų sąmata – vienas svarbiausių elementų, susijusių su įvykiais, kurie statybų sektoriuje leidžia pelningai įvykdyti sutartį. Projekto sėkmė arba žlugimas priklauso nuo to, ar tiksliai įvertintos sąnaudos. Infliacinėje aplinkoje sąnaudas įvertinti sunkiau ir sudėtingiau. Dėl neprognozuojamo infliacijos lygio ir ilgalaikių dalinių mokejimų vėlavimo per tokį laikotarpį biudžetą numatyti itin sunku, o gal net neįmanoma. Vertinant sąnaudas reikia gausybės duomenų. Galimybė reikiamu metu gauti reikiamus duomenis – vienas pagrindinių veiksnių, darančių įtaką sąnaudų sąmatos tikslumui. Kadangi sąmatas sudaryti vis sudėtingiau, vis svarbiau yra naudoti kompiuterizuotas sistemas. Sąmatininkas turi suformuoti gerą sąmatų sudarymo formų ir procedūrų sistemą, tiksliai atitinkančią projekto reikalavimus, suprantamą ir prieinamą visiems komandos nariams. Tokioje sistemoje reikia funkcijos, leidžiančios nurodyti projektui reikalingų medžiagų, darbo valandų ir įrangos naudojimo valandų skaičius. Tuomet medžiagų, darbo ir įrangos vienetų kainos įtraukiamos i sąmatą. Šiame darbe pristatoma integruoto internetinio duomenų saugyklos ir dirbtinių neuroninių tinklų modelio, tinkamo analizuoti vieneto kainą, atsižvelgiant į infliacija, sistema, pavadinta ”DANUP“. Naudojant Microsoft Visual Studio 2005 internetines ir duomenų bazių valdymo funkcijas, sukuriama duomenų saugykla, kurios svarbiausias tikslas – integruoti iš daugybės heterogeninių duomenų bazių ir kitų informacijos šaltinių gautus duomenis. Be to, naudojant sistemą galima sudaryti integruotą sąnaudų indeksą, kuris sudarant sąmatą leidžia įvertinti infliacijos poveikį. Buvo sukurtas dirbtinio neuroninio tinklo modelis, leidžiantis Turkijoje prognozuoti sąnaudų indeksus, kurie galios vykstant projektui. Statybos projektas trunka gana ilgai, taigi vykdant projektą svarbu, kad bendravimas tarp jo dalyvių būtų efektyvus. Buvo sukurta internetinė sistema, padedanti rinkti informaciją apie statybų sąnaudas ir bendrauti tarpusavyje. Pagrindinis internetinės sistemos tikslas – parodyti, kaip, remiantis duomenų kiekiu grindžiamomis internetinėmis duomenų bazėmis, vykdant projektą galima pagerinti komunikaciją. Galutiniai vartotojai duomenų bazę gali pasiekti internetu ir, priklausomai nuo prieigos lygio, atlikti tam tikras operacijas.

Publisher

Vilnius Gediminas Technical University

Subject

Strategy and Management,Civil and Structural Engineering

Cited by 22 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. Alternative method of taking off construction works using iTOS – CM;CHEMISTRY BEYOND BORDERS: INTERNATIONAL CONFERENCE ON PHYSICAL CHEMISTRY: The 1st Annual Meeting of the Physical Chemistry Division of the Indonesian Chemical Society;2023

2. Application of Artificial Neural Networks in Construction Management: A Scientometric Review;Buildings;2022-07-04

3. Neural Networks in the Construction Industry: Knowledge Gaps and Possibilities;Construction Research Congress 2022;2022-03-07

4. Deep Learning in Construction: Review of Applications and Potential Avenues;Journal of Computing in Civil Engineering;2022-03

5. Application of Artificial Neural Networks in Construction Management: Current Status and Future Directions;Applied Sciences;2021-10-15

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3