Εφαρμογές τεχνητών νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη του χρόνου και του κόστους υδραυλικών έργων
Creators: name: Βασιλόπουλος, Ιωάννης Φωτίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: χρόνος
κόστος
πρόβλεψη
διαχείριση
υδραυλικά έργα
νευρωνικά δίκτυα
time
cost
prediction
management
hydraulic projects
neural networks

description: Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ΤΝΔ) είναι ένα σημαντικό εργαλείο για την επίλυση πολυσύνθετων προβλημάτων. Τα τελευταία χρονιά έχουν μια εκτενή χρήση στη διαχείριση των έργων (εκτίμηση χρόνου και κόστους, διαχείριση κίνδυνων, εκτίμηση χρηματορροών έργου κλπ.). Ένας κύριος παράγοντας για την ορθή και επιτυχή διαχείριση ενός έργου είναι η σωστή εκτίμηση του κόστους κατασκευής του έργου και του χρόνου ολοκλήρωσής του. Τα ΤΝΔ έχουν απασχολήσει πολλούς ερευνητές και έχουν γίνει εκτεταμένες έρευνες για τον τρόπο λειτουργίας τους. Παράλληλα, εξετάστηκαν εκτενώς τα πλεονεκτήματά τους έναντι των παραδοσιακών εργαλείων στατιστικής, καθώς και τα προβλήματα που ελλοχεύουν κατά τη χρήση τους. Ένα, επιπλέον, σημαντικό πεδίο έρευνας είναι οι τρόποι μάθησης, η αρχιτεκτονική δομή των ΤΝΔ, καθώς και η επιλογή του κατάλληλου αλγορίθμου εκπαίδευσης στο εκάστοτε πρόβλημα. Όλα αυτά τα ζητήματα, που έχουν απασχολήσει τα τελευταία χρόνια τον τομέα, παρουσιάζονται εκτενώς στην παρούσα διπλωματική εργασία. Το κύριο θέμα, που πραγματεύεται, είναι η εφαρμογή του εργαλείου των νευρωνικών δικτύων για την πρόβλεψη συμβατικών μεγεθών υδραυλικών έργων της Δημοτικής Επιχείρησης Ύδρευσης Αποχέτευσης του δήμου Κοζάνης (Δ.Ε.Υ.Α.Κ.) και, συγκεκριμένα, της πρόβλεψης του χρόνου ολοκλήρωσης αλλά και του κόστους των έργων. Η κατασκευή των μοντέλων των νευρωνικών δικτύων επιτυγχάνεται με τη χρήση του προγράμματος fanntool 1.2, ενώ ως δεδομένα για την κατασκευή των μοντέλων χρησιμοποιήθηκαν είκοσι ολοκληρωμένα υδραυλικά έργα με εννέα γνωστές μεταβλητές. Ακόμα, χρησιμοποιήθηκε το πρόγραμμα SPSS, για να βρεθεί ο βαθμός συσχέτισης των γνωστών μεταβλητών του έργου, με στόχο τη δημιουργία βέλτιστων μοντέλων πρόβλεψης. Επιπλέον, έχει πραγματοποιηθεί μια εκτεταμένη βιβλιογραφική ανασκόπηση, που αφορά στην εφαρμογή των νευρωνικών δικτύων στην πρόβλεψη χρόνου σε διάφορα έργα, όπως: υδραυλικά έργα, έργα οδοποιίας, κατασκευής σκυροδέματος, κατασκευή κτιρίων κλπ. Τέλος, παρατίθενται εννιά μοντέλα για την πρόβλεψη του χρόνου ολοκλήρωσης του έργου και δυο μοντέλα για την πρόβλεψη του κόστους. Τα αποτελέσματα είναι αρκετά ικανοποιητικά παρά τον περιορισμένο αριθμό των δεδομένων. Εν κατακλείδι, αναδεικνύεται η δυνατότητα πρόβλεψης από τα ΤΝΔ με μεγάλη ακρίβεια και παρουσιάζονται κάποιες προτάσεις για την περαιτέρω βελτίωσή τους στην πρόβλεψη του χρόνου και του κόστους
description: Artificial Neural Networks have been proved to be an important tool, used to solve complicated issues. The last decades ANNs have been, also, used in the procedure of project management in several ways such us time and cost prediction, risk management, money drop prediction etc. Predicting precisely a project’s construction cost and completion time is, undoubtedly, a basic factor for the right and successful management of the project. Lately, many researchers have been busy by investigating ANNs’ way of working. Meanwhile, there have been done many studies about the advantages of ANNs as well as the problems hidden in their use. Finally, an important field of research has been the study of ANNs’ ways of education, ANNs’ architectural structure and the choice of the appropriate for each problem training algorithm. All these important issues are being negotiated in the present master thesis. The main negotiated issue is the use of ANNs, in order conventional hydraulic projects methods of ΔΕΥΑΚ to be predicted. Specifically, it was tried projects’ completion time and construction cost to be predicted. Neural networks models’ construction has been achieved by the use of fanntool 1.2 program, while twenty completed hydraulic projects, with nine known variables, have been used as data. Moreover, SPSS program has been used, in order correlation degree of the project’s known variables to be found, with the aim the best models for prediction to be created. Furthermore, an extended literature review has been done. This review is about the use of neural networks in predicting time in several projects such us hydraulic projects, road construction projects, concrete’s construction, buildings’ construction etc. Finally, there are listed nine models, which are about project’s completion time prediction, and two about construction cost prediction. The results are satisfactory despite the limited number of data. In the end, the ANNs’ ability of precise prediction is shown, while several suggestions for their improved use are proposed