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자료유형
학술저널
저자정보
Yoo, Wi-Sung (Civil & Environmental Engineering & Geodetic Science, The Ohio State University) Hadipriono, Fabian C. (Civil & Environmental Engineering & Geodetic Science, The Ohio State University)
저널정보
한국건설관리학회 한국건설관리학회논문집 한국건설관리학회논문집 제8권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
203 - 213 (11page)

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In the past, several construction projects have exceeded their schedule resulting in financial losses to the owners; at present there are very few methods available to accurately forecast the completion date of a project. These nay be because of unforeseen outcomes that cannot be accounted for earlier and because of deficiency of proper tools to forecast completion date of said project. To overcome these difficulties, project managers may need a tool to predict the completion date at the early stage of project development. Bayesian Inference introduced in this paper is one such tool that can be employed to forecast project progress at all construction stages. Using this inference, project managers can combine an initially planned project progress (growth curve) with reported information from ongoing projects during the development, and in addition, dynamically revise this initial plan and quantify the uncertainty of completion date. This study introduces a theoretical model and proposes a mathematically information-based framework to forecast a project completion date that corresponds with the actual progress data and to monitor the modified uncertainties using Bayesian Inference.
#Bayesian Inference #changed uncertainties #completion date #future progress #information-based model

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