TY - JOUR ID - TI - Development Of The Mathematical Model For Predicating The Construction Productivity In IRAQ Using The Artificial Neural Perceptron Network تطوير نموذج رياضي للتنبؤ بالإنتاجية الإنشائية في العراق باستخدام شبكة بيرسبترون العصبية الاصطناعية AU - . Faiq Mohammed Sarhan AL-Zwainy فائق محمد سرحان الزويني PY - 2014 VL - 18 IS - 2 SP - 1 EP - 21 JO - Journal of Engineering and Sustainable Development (JEASD) مجلة الهندسة والتنمية المستدامة SN - 25200917 25200925 AB - The main objective of this research is to development a mathematical model for predicating the construction productivity of floor using artificial neural perceptron network ANPN, because the methods currently used to estimation the productivity such as the personal experience, is a traditional methods inaccurate. Therefore, it can be adopt new and advanced techniques to predicating the productivity construction with accurate, speed and ease of use.In this research have been identified ten independent variables affect on the construction productivity of floor, the data collection from construction project in Mosul (Iraq) through the design of the data collection form (Form measurement of work). In this research, One model was built for the prediction the total productivity of building project. A number of issues in relation to ANPN construction such as the effect of ANPN geometry and internal parameters on the performance of ANNs models were investigated. Information on the relative importance of the factors affecting the above productivity parameters predictions were presented and practical equations for the predictions of the above construction productivity were developed.. It was found that ANPNs have the ability to predict the Total productivity for finishing works for building project with a good degree of accuracy of the coefficient of correlation (R) was 96.2%, and average accuracy percentage of 96.4%

ان الهدف الرئيسي من هذا البحث هو تطوير نموذج رياضي لتخمين الانتاجية الانشائية لفقرة اعمال التسطيح باستخدام شبكة بيرسبترون العصبية الاصطناعية، وذلك لان الاساليب المستخدمة حاليا في تخمين الانتاجية، كالاعتماد على الخبرة الشخصية، تعتبر اساليب تقليدية وتتميز بعدم الدقة. لذلك كانت هناك حاجه الى اعتماد تقنيات متطورة وجديده لتخمين الانتاجية الانشائية تتسم بالدقة والسرعة وسهولة الاستخدام.في هذا البحث تم تحديد عشرة متغيرات مستقلة تؤثر في الانتاجية الانشائية لفقرة اعمال التسطيح، وتم اختيار مشروع المجمع السكني في الموصل (العراق) لغرض جمع البيانات الأولية من خلال تصميم استمارة جمع البيانات (استمارة قياس العمل). في هذا البحث تم بناء نموذج رياضي واحد للتنبا بالانتاجية الانشائية،اذ تم استخدام شبكة بيرسبترون متعددة الطبقات لنمذجة عملية تخمين الانتاجية وقد تم دراسة العديد من الحالات التي لها علاقه ببناء الشبكات العصبيه الاصطناعيه منها معمارية الشبكة والعوامل الداخلية لها ومدى تاثيرها على اداء نماذج الشبكات العصبيه الاصطناعيه ومن معلومات الشبكة تم استنباط معادلة لحساب الانتاجية الانشائية لفقرة اعمال التسطيح في العراق. لقد وجد بان هذه الشبكات لها القابليه على التنبؤ بالانتاجية الكلية بدرجة جيدة جدامن الدقة (94.6%) و بلغت معاملات الحسابات (R) (96.2%). ER -