Analysis of the experience of applying machine learning methods in the russian construction industry

Author:

Sorokin Igor1,Nastychuk Andrey1

Affiliation:

1. Moscow State University of Civil Engineering

Abstract

The purpose of this article is to analyze the theory and practice of applying machine learning methods in the construction industry. The research base was the national bibliographic database of scientific citation - RSCI. As a result of the analysis, it was revealed that the most common use of machine learning methods is in the oil and gas industry, and research in the construction industry is more of an overview.

Publisher

RIOR Publishing Center

Subject

Industrial and Manufacturing Engineering,Polymers and Plastics,Business and International Management

Reference22 articles.

1. Гинзбург А.В., Адамцевич Л.А., Адамцевич А.О. Строительная отрасль и концепция "Индустрия 4.0": обзор // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. № 7. С. 885-911. doi: 10.22227/1997-0935.2021.7.885-911, Ginzburg A.V., Adamtsevich L.A., Adamtsevich A.O. Construction industry and the concept of "Industry 4.0": an overview // Vestnik MGSU. 2021. V. 16. No. 7. pp. 885-911. doi: 10.22227/1997-0935.2021.7.885-911

2. Адамцевич Л.А., Харисов И.З., Камаева Ю.В. Международный опыт применения технологий Индустрии 4.0 для мониторинга актуального состояния строительного производства // Строительное производство. 2022. № 3. С. 58-66. doi: 10.54950/26585340_2022_3_58, Adamtsevich L.A., Kharisov I.Z., Kamaeva Yu.V. International experience in the application of Industry 4.0 technologies for monitoring the current state of construction production // Construction production. 2022. No. 3. pp. 58-66. doi: 10.54950/26585340_2022_3_58

3. Адамцевич Л.А., Харисов И.З. Обзор технологий Индустрии 4.0 для разработки системы дистанционного управления строительной площадкой // Строительство и архитектура. 2021. Т. 9. № 4. С. 91-95. doi: 10.29039/2308-0191-2021-9-4-91-95, Adamtsevich L.A., Kharisov I.Z. Overview of Industry 4.0 technologies for the development of a remote control system for a construction site // Construction and architecture. 2021. V. 9. No. 4. pp. 91-95. doi: 10.29039/2308-0191-2021-9-4-91-95

4. Адамцевич Л.А., Сорокин И.В., Настычук А.В. Перспективные в условиях цифровой трансформации строительной отрасли технологии Индустрии 4.0 // Строительство и архитектура. 2022. Т. 10. № 4. С. 101-105. doi: 10.29039/2308-0191-2022-10-4-101-105, Adamtsevich L.A., Sorokin I.V., Nastychuk A.V. Industry 4.0 technologies promising in the context of digital transformation of the construction industry // Construction and architecture. 2022. V. 10. No. 4. pp 101-105. doi: 10.29039/2308-0191-2022-10-4-101-105

5. Дмитриевский А.Н., Сбоев А.Г., Еремин Н.А., Черников А.Д., Наумов А.В., Грязнов А.В., Молошников И.А., Бороздин С.О., Сафарова Е.А. Об увеличении продуктивного времени бурения нефтегазовых скважин с использованием методов машинного обучения // Георесурсы. 2020. Т. 22. № 4. С. 79-85., A. N. Dmitrievskii, A. G. Sboev, N. A. Eremin, A. D. Chernikov, A. V. Naumov, A. V. Gryaznov, I. A. Moloshnikov, and S. O. Borozdin, Safarova E.A. On increasing the productive time of drilling oil and gas wells using machine learning methods // Georesursy. 2020. V. 22. No. 4. pp. 79-85.

Cited by 1 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

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