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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 68 - 76 (9page)
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건축 프로젝트에서 초기단계에서의 정확한 공사비 예측은 성공적인 프로젝트의 중요한 요소이다. 기존의 연구에서 공사비를 예측하기 위한 방법으로 통계학적인 방법이 활용되었다. 통계학적 방법 중 서포트 벡터 회기분석은 비용예측 분야에서 뛰어난 일반화 능력으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 서포트 회귀분석은 조정해야 할 파라미터가 단순함에도 불구하고 최적의 파라미터를 결정하는 방법은 시행착오적인 방법을 적용해야 하는 문제점이 있었다. 따라서 최적의 파라미터를 보다 효율적으로 결정하기 위해 본 연구에서는 유전 알고리즘을 적용하고, 이를 통해 서포트 벡터 회귀를 효율적으로 활용한 공사비 예측이 가능 할 것이다. 본 연구의 목적은 유전 알고리즘과 서포트 벡터 회귀를 활용하여 공동주택의 프로젝트 초기 기획단계의 공사비 예측모델을 구축하는 것이다. 유전 알고리즘을 통해 최적의 파라미터를 찾아내고, 이를 서포트 벡터 회귀모델에 적용시켜 공사비를 예측하였다.
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참고문헌 (22)
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Bode, J. / 2000 / Neural networks for cost estimation: Simulations and pilot application / International Journal of Production Research 38(6):1231~1254
Chen, K. Y. / 2007 / Support vector regression with genetic algorithms in forecasting tourism demand / Tourism Management 28(1):215~226
Cherkassky, V. / 1998 / Learning from data: Concepts, theory, and methods / Wiley
조홍규 / 2013 / A Comparison of Construction Cost Estimation Using Multiple Regression Analysis and Neural Network in Elementary School Project / 한국건축시공학회지 13(1):66~74
Duverlie, P. / 1999 / Cost estimation during design step: Parametric method versus case based reasoning method / The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 15(12):895~906
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조홍규 / 2013 / A Comparison of Construction Cost Estimation Using Multiple Regression Analysis and Neural Network in Elementary School Project / 한국건축시공학회지 13(1):66~74
Duverlie, P. / 1999 / Cost estimation during design step: Parametric method versus case based reasoning method / The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 15(12):895~906
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