Εφαρμογές Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων για την Πρόβλεψη της Διάρκειας Αδειοδότησης Τεχνικών ‘Έργων
Creators: name: Χατζηχριστάκης, Φώτιος Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Νευρωνικά δίκτυα
Μοντέλο πρόβλεψης
Διαχείριση έργου
Neural network
Forecasting models
Project management

description: Η γνώση της διάρκειας αδειοδότησης ενός τεχνικού έργου, εξαρτάται από μια σειρά χαρακτηριστικών του έργου και άλλων παραγόντων, που είναι προσβάσιμα στον εκτιμητή από τα πρώιμα στάδια της ανάληψης του έργου. Η κατανομή των πόρων και το κέρδος από μια τέτοια ανάληψη, εξαρτώνται άμεσα από το κόστος που έχει αυτή η μελέτη. Το κόστος επηρεάζεται κατά κύριο λόγο από τη διάρκεια που απαιτείται να απασχοληθεί ο μελετητής με το συγκεκριμένο έργο. Για αυτόν το λόγο, ο στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο καθορισμός των παραγόντων από τους οποίους εξαρτάται η διάρκεια ολοκλήρωσης της αδειοδότησης των τεχνικών έργων, όπως και η ανάπτυξη ενός μοντέλου πρόβλεψης αυτής της διάρκειας με τη χρήση μιας μεθόδου από το κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης, τα νευρωνικά δίκτυα. Αρχικά, γίνεται μια εισαγωγή στην έννοια του τεχνικού έργου και παρουσιάζονται τα κύρια χαρακτηριστικά του. Έπειτα παρουσιάζονται οι εμπλεκόμενοι και οι γενικοί παράγοντες που επιδρούν στο έργο, καθώς και η σχέση που έχει η διάρκεια του έργου με την ποιότητα και το κόστος υλοποίησής του. Ακολουθεί η περιγραφή των τεχνικών νευρωνικών δικτύων και οι τομείς όπου σήμερα εφαρμόζονται. Ακόμα, αναλύεται ο τρόπος λειτουργίας τους και οι διαφορετικές εναλλακτικές που υπάρχουν ως προς τη δομή τους. Παρουσιάζεται ο τρόπος με τον οποίο εισέρχονται τα δεδομένα στη διαδικασία εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου και πώς αυτά αξιοποιούνται με σκοπό την καλύτερη δυνατή προβλεπτική τους ικανότητα. Στη συνέχεια περιγράφεται η ερευνητική μεθοδολογία που ακολουθήθηκε, καθώς και τα εργαλεία που χρησιμοποιήθηκαν. Επίσης, πραγματοποιείται μια περιγραφή του δείγματος και των μεταβλητών που θα εξετάσθηκαν ως προς τη συσχέτισή τους με τη διάρκεια ολοκλήρωσης της αδειοδότησης. Τέλος, γίνεται η εκπαίδευση και η εφαρμογή του τεχνητού νευρωνικού δικτύου και παρουσίαση των δοκιμών με διαφορετικό συνδυασμό μεταβλητών, με σκοπό την εξεύρεση του ιδανικότερου δικτύου. Τα συμπεράσματα που εξάχθηκαν, δείχνουν ότι το μοντέλο που επιλέχθηκε μπορεί να εκτιμήσει με σχετικά μεγάλη ακρίβεια τη διάρκεια που απαιτείται για την ολοκλήρωση μιας μελέτης αδειοδότησης. Η ικανότητα των τεχνιτών νευρωνικών δικτύων να λύνουν προβλήματα με μεγάλη πολυπλοκότητα, μέσω της γενίκευσης των δεδομένων που εισάγονται, τα καθιστά ως μια από τις καλύτερες μεθόδους αντιμετώπισης προβλημάτων πρόβλεψης της διάρκειας πραγματοποίησης έργων
description: The knowledge of the licensing duration of an engineering structure depends on a series of characteristics and other factors that are accessible from the early stages of a project undertaking. The distribution of the resources and the profit of such an undertaking are directly based on the cost of this project. The cost is mostly influenced by the duration that is demanded by the consultant of the particular project. For this reason, the aim of the present dissertation is to examine the factors which determine the licensing duration of engineering structures, as well as to build a model that will forecast this duration with the use of a method from the artificial intelligence industry, the neural networks. Firstly, the reader is introduced to the meaning of engineering structure and its main characteristics. Moreover, the people involved and the general factors that influence the project, as well as the relationship between the duration, quality and cost are presented. Then follows a description of the artificial neural networks and the sectors in which they are used today. Their function and the different alternatives of their structure are also analyzed. The way in which the data is inserted in the training procedure of a neural network and how these are used in order to maximize their forecasting ability are presented. Then, the research methodology is being described, as well as the tools that were used. Furthermore, there is a description of the sample and the variables that were examined in correlation with the licensing duration. Finally, the training and application of the artificial neural network are realized, as well as the presentation of tests with different variable combinations, in order to find the ideal network.The conclusions that were extracted show that the selected model can estimate with an approximately high precision the duration that is required for the realization of a licensing study. The ability of the artificial neural networks to solve problems with great complexity, through the generalization of the data that is inserted, makes them one of the best methods that solve forecasting problems of the duration of a project implementation