ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نموذج الشبكات العصبية...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

استخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية في تقدير تكاليف مشاريع الطرق في محافظة الأنبار غرب العراق

العنوان بلغة أخرى: The Use of Artificial Neural Network Model to Estimate the Costs of Road Projects in Anbar Province - West Iraq
المصدر: مجلة البحوث والدراسات الإقتصادية
الناشر: المعهد العالي للعلوم والتقنية درنة
المؤلف الرئيسي: الدليمي، شهاب حمد شيحان (مؤلف)
المجلد/العدد: ع10
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 87 - 123
DOI: 10.51992/2229-000-010-004
ISSN: 2707-3084
رقم MD: 1369714
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الشبكات العصبونية | مشاريع الطرق | التكاليف الإنتاجية | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
طرق الأنبار | الخلايا العصبية الاصطناعية | حجم الأعمال الترابية | مدة التنفيذ | Nbar Roads | Artificial Neural Cells | Dirt Business Volume | The Implementation Period
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: أن تقدير التكاليف في مشاريع الطرق في محافظة الأنبار وبدقة عالية وفي مراحل التطوير والتنمية يكون مهما وحاسما في التخطيط لا عداد دراسات الجدوى الفنية والاقتصادية، وتحسين مستوى الخدمات البلدية، وعلى أية حال تظهر صعوبات عديدة عندما يتم تقدير أو حساب تكاليف أنشاء الطرق أثناء مرحلة الأعداد والتخطيط لتلك المشاريع، حيث تواجه دوائر التخطيط والإدارة مشاكل رئيسية في قلة المعلومات التمهيدية وقلة قاعدة البيانات وتحديد الكلف والبيانات غير الدقيقة، بالإضافة إلى قلة الطرق العلمية في تقدير التكاليف، وبالتالي فان طريقة الشبكات العصيبة الصناعية المستخدمة في هذه الدراسة تقلل من مشاكل تنبؤ التكاليف، وتستخدم بشكل واسع لمعالجة تلك المشاكل. وتعد هذه الطريقة منهجية جديدة في بناء النماذج والتحليل وتقييم البيانات والتنبؤ والسيطرة. في هذه الدراسة، جرى استخدام الشبكات العصبية الصناعية لإيجاد نموذج لحساب تكاليف أنشاء الطرق في محافظة الأنبار. لقد تم استخدام قاعدة بيانات تم الحصول عليها من مديرية طرق الأنبار، وقد شملت ما مجموعه (152) طريق رئيسي وثانوي. أن مدخلات النموذج كانت كلاتي: أطوال الطرق (كيلومتر)، حجم الأعمال الترابية (ألف متر مكعب) ومدة التنفيذ (يوم) أما مخرجات النموذج فكان تكاليف أنشاء الطرق (مليون دينار عراقي). كما تم استخدام الشبكات المتعددة الطبقات بتقنية الانتشار الرجعي لخط نمذجة تكاليف الأنشاء. وتم دراسة العديد من الحالات التي لها علاقة ببناء الشبكات العصبية الصناعية منها معمارية الشبكة والعوامل الداخلية لها ومدى تأثيرها على أداء نماذج الشبكات العصبية الصناعية، ومن معلومات الشبكات تم استنباط معلومات حول الأهمية النسبية للعوامل المؤثرة على حساب التكاليف ووضعت معادلة حسابية لحساب تلك التكاليف. لقد وجد بان الشبكات العصبية الصناعية لها القابلية على تنبؤ تكاليف أنشاء الطرق بدرجة جيدة من الدقة كما أن النماذج التي تم بناءها لدراسة تأثير العوامل الداخلية للشبكات على أداءها أظهرت أن أداء الشبكات حساس لعدد العقد في الطبقة المخفية، معدل التعلم، معادلات النقل ومتغير الزخم. لقد اظهر تحليل الحساسية لنموذج التكاليف بان حجم الأعمال الترابية وأطوال الطرق لها الدور الأكبر في تحديد التكاليف يتبعه في الأهمية مدة التنفيذ وبأهمية نسبية (0.98، 0.98، 0.77) على التوالي. أن معادلة نموذج الشبكة العصبية الصناعية التي وجدت في هذه الدراسة لحساب التكاليف كانت معقدة بالحسابات لذلك تمت كتابتها وبرمجتها لتسهيل وتسريع الحسابات.

The cost estimate in road projects in Anbar province and with high accuracy and in the stages of development and development is an important and crucial role in planning in the preparation of feasibility studies, technical, economic , and improve the level of municipal services , and in any case show many difficulties when estimating or calculate the costs of road construction during the preparation phase and planning for those projects, where facing departments planning and management are major problems in the lack of preliminary information and the lack of database and determine the costs and data inaccurate in addition to the lack of scientific methods to estimate the costs and therefore the way networks troubled industrial used in this study reduces the problems predict costs and is widely used to address those the problems this way a new methodology in building models , analysis and evaluation of data , forecasting and control. In this study, has been using artificial neural networks to create a model to calculate the cost of road construction in Anbar province. I have been using a database obtained from the Directorate of ways Anbar have included a total of (152) by major and minor . The model inputs was Klaty: lengths of roads (km) , dirt business volume (thousand cubic meters) and the implementation period (days) The output of the model was the cost of road construction (million Iraqi dinars). In this study, the use of multi-layered networks retrograde spread of technology Khtalnmzjh construction costs . Has been studying many of the cases related to the construction of Artificial Neural Networks , including network architecture and internal factors have and how Taterhaaly performance models Artificial Neural Networks, and information networks have been developed information about the relative importance of the factors affecting the calculation of costs and put the equation calculation to calculate those costs. I've found that the Artificial Neural Networks have the ability to predict the cost of road construction degree good accuracy as the models that have been built to study the effect of the internal factors of the networks on their performance showed that the performance of the network is sensitive to the number of nodes in the layer hidden, learning rate , equations of transport and variable momentum. Has shown a sensitivity analysis to model the costs that the business volume and lengths of dirt roads have a bigger role in determining the costs followed in importance for implementation and the relative importance of (0.98 , 0.98, 0.77), respectively. The equation of industrial neural network model which is found in this study to calculate the costs were complicated calculations that were written and programmed to facilitate and speed up the calculations
ISSN: 2707-3084

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.