Μοντέλα πρόβλεψης συμβατικής διάρκειας κατασκευής έργου με την χρήση Νευρωνικών Δικτύων:
Creators: name: Βάλτση, Μαρία Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Διάρκεια Κατασκευής
Μοντέλο Πρόβλεψης συμβατικής διάρκειας
Νευρωνικά Δίκτυα
Construction duration
Contractual duration forecasting model
Neural Networks

description: Η γνώση της διάρκειας κατασκευής ενός τεχνικού έργου, σχετίζεται με μία σειρά από διαδικασίες σχεδιασμού, που πραγματοποιούνται πριν από την λεπτομερή ανάπτυξη του. Η εύρεση πηγής χρηματοδότησης, το ποσό χρηματοδότησης καθώς και η κατανομή των πόρων είναι διαδικασίες οι οποίες πρέπει να γίνονται νωρίς, κατά την ανάπτυξη σχεδιασμού του έργου και επηρεάζονται σημαντικά από την διάρκεια κατασκευής. Ως εκ τούτου, στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο εντοπισμός των παραγόντων που επηρεάζουν την διάρκεια κατασκευής των έργων Οδοποιίας και η ανάπτυξη ενός μοντέλου πρόβλεψης της συμβατικής διάρκειας ενός έργου με την χρήση μιας μεθόδου Τεχνητής Νοημοσύνης, τα Νευρωνικά Δίκτυα. Αρχικά γίνεται μια εισαγωγή στην έννοια του έργου, στην διαχείριση του και πιο συγκεκριμένα στην διαχείριση του χρόνου του έργου. Παρουσιάζονται τα γενικά χαρακτηριστικά και ο σκελετός των επιμέρους εργασιών των έργων Οδοποιίας. Ακολουθεί μια αναφορά των διαδικασιών ωρίμανσης ενός έργου και στην συνέχεια εντοπίζονται τα αίτια που προκαλούν την καθυστέρηση της κατασκευής των οδικών έργων. Παρατίθεται μια εκτενής περιγραφή του νομικού πλαισίου που αφορά τον χρόνο εκτέλεσης, τις προθεσμίες και τις συνέπειες λήξης αυτών των προθεσμιών. Στην συνέχεια, γίνεται μια ανασκόπηση της βιβλιογραφίας που αφορά αξιόπιστες μεθόδους που προβλέπουν την διάρκεια. Η διαπίστωση διαφόρων ερευνητών του θέματος, είναι πως υπάρχει έλλειψη πληροφόρησης κατά τα πρώτα στάδια του έργου για τον εντοπισμό και την ανάλυση παραμέτρων που μπορεί να έχουν σχέση με την διάρκεια του. Περιγράφεται το εργαλείο των Νευρωνικών Δικτύων και ακολουθεί η εφαρμογή, η οποία είναι μια παραλλαγή του αλγορίθμου ανάδρασης Νευρωνικών Δικτύων (Quickprop). Οι τιμές των παραμέτρων που χρησιμοποιήθηκαν στην εφαρμογή προέκυψαν από την επεξεργασία των στοιχείων υλοποιημένων έργων Οδοποιίας. Πραγματοποιήθηκαν συνδυασμοί διαφορετικών περιπτώσεων των δεδομένων και της αρχιτεκτονικής του δικτύου και σχολιάστηκαν τα αποτελέσματα τους. Τα συμπεράσματα που προέκυψαν, έδειξαν πως ο αλγόριθμος που χρησιμοποιήθηκε μπορεί και εκτιμάει με σχετικά μεγάλη ακρίβεια τις τιμές της διάρκειας κατασκευής. Τα Νευρωνικά Δίκτυα με την ικανότητά τους να γενικεύουν και να λύνουν προβλήματα μεγάλης πολυπλοκότητας, εμφανίζονται σαν μια από τις πιο βέλτιστες μεθόδους επίλυσης του προβλήματος του υπολογισμού της συμβατικής διάρκειας κατασκευής έργων Οδοποιίας.
description: Knowledge of construction duration of a technical project is associated to a number of planning processes, conducted prior to detailed design development. Finding funding source, the amount of funding and the allocation of resources are processes that must be conducted early, in the development planning of the project and are significantly influenced by the construction duration. Therefore, the aim of the current diploma thesis is to identify the factors that affect the construction duration of road projects and to develop a forecasting model of a project’s contractual duration using a method of Artificial Intelligence, Neural Networks. Initially, an introduction to the concept of the project, the management of the project and more specifically in the project’s time management, is performed. The general features and the frame of the individual work of road construction projects are presented. An indication of the maturing process of a project follows and then the causes of the delay in the road projects construction are detected. An extensive description of the legal framework is given, concerning the execution time, deadlines and consequences of their expiring. Next, a literature review on reliable forecasting duration methods, takes place. The researchers ascertainment, is that there is lack of information in the early phases of a project to identify and analyze parameters that can be related to the duration. The tool of Neural Networks is described and the application, which is a variant of the algorithm Feedback Neural Networks (Quickprop), follows. The parameters values used in the application resulted from the elaboration of the materialized road works data. Combinations of different data situations and network architecture were performed and their results were evaluated. The conclusions demonstrated that the algorithm used is capable to estimate values of the construction duration with relatively high precision. Neural Networks having the ability to generalize and solve problems of considerable complexity, appear as one of the most optimal methods to resolve the calculation problem of the contractual duration of road construction works.