TY - JOUR ID - TI - Neural Network Application For Building Projects Cost Estimation AU - Ali Mohamed Humod AU - Zouhair Al-Daoud PY - 2011 VL - 17 IS - 2 SP - 331 EP - 339 JO - Journal of Engineering مجلة الهندسة SN - 17264073 25203339 AB - This work presents a neural network based cost estimating method, developed for the generation of conceptual cost estimates for total building and electromechanical systems in building project, by using eight parameters available at the early design phase. This model establishes a methodology that can provide an economical and rapid means of cost estimating. Eighteen High rise building projects, built between 1996 and 2009 in Middle East countries used in this study. The performance of developed cost models was tested against costs incurred by projects not used in training of those models. Results show the mean absolute percentage errors (MAPE) are between 1.51% and 4.771% for the five networks, and the maximum/minimum deviation of the cost estimation is 10.2/0.17. These figures considered good cost estimation at the early design stage

تقدم هذه الرسالة نموذجا عمليا لتخمين الكلفة اعتمادا على تقنية غير تقليدية و هي الشبكات العصبية الاصطناعية. التي تتضمن الكلفة الكلية لبناء ألأبراج السكنية و الفندقية بالإضافة لكلف المنظومات الميكانيكية و الكهربائية, و بألإعتماد على ثمانية عناصر تصف حجم المشروع و خصائصه متوفرة في أوائل مراحل التصميم, و قد أستخدم لغرض تدريب و اختبار هذه الشبكات ثمانية عشر مشروعا حقيقيا مبنية كلها في دول الشرق ألأوسط في الفترة ما بين 1996و 2009. تعتبر الشبكات العصبية ألاصطناعية فرع من الذكاء الصناعي و تطبيقات علوم الحاسبات الحديثة, وقد استخدمت في هذا ألبحث لكفاءتها في إدارة الكلف و المعلومات للتطبيقات الهندسية و لإنها تعتمد في بنائها و تدريبها على معلومات واقعية لمشاريع حقيقية, مما أعطاها إمكانية تعميمها لتخمين كلف مشاريع جديدة. و من المعلوم إن تخمين كلف المشاريع في ألأطوار ألابتدائية ( التخطيط و التصميم ) أصبح هو العنصر المحدد و ألأساسي في اتخاذ القرارات الحاسمة في الوقت المناسب و خصوصا في ظل التنافس العالمي بين الشركات و المؤسسات العالمية و المحلية و كذلك تقليل من نسب ألأرباح المجنبة من هذه المشاريع. إن كفاءة النموذج المقدم اختبرت من خلال تطبيق معلومات لمشاريع لم تدخل في عملية تدريب الشبكات, و قد أظهرت نتائج ألاختبارات للشبكات الخمسة ما بين (1.51- 4.77)% كمعدل المطلق للنسبة المئوية للخطأ , كما إن أعلى و أقل خطأ لكل حالة على إنفراد كان (10.2 و 0.17)% على التوالي, و هي تعتبر نتائج جيدة إذا ما قورنت بالطرق التقليدية ER -