PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Analysis of labour efficiency supported by the ensembles of neural networks on the example of steel reinforcement works

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza wydjaności pracy wspomagana zespołem sieci neuronowych na przykładzie robót zbrojarskich
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This study presents an artificial intelligence technique based on ensemble of artificial neural networks for the purposes of analysis and prediction of labour productivity. The study focuses on the development of model that combines several artificial neural networks on the basis of real-life data collected on a construction site for steel reinforcement works. The data includes conditions, characteristics, features of steel reinforcement works and related efficiencies of workers assigned to particular tasks recorded on site. The proposed ensemble based model combines five supervised learning models - five different multilayer perceptron networks, which contribution in the prediction is weighted due to the application of generalised averaging approach. Testing results show that the proposed ensemble based model achieves the satisfactory evaluation criteria for coefficient of correlation (0.989), root-mean-squared error (2.548), mean absolute percentage error (4.65%) and maximum absolute percentage error (8.98%).
PL
Wydajność pracy ma kluczowy wpływ na czas realizacji i koszty przedsięwzięć budowlanych. W publikacji przedstawiono wyniki prac badawczych nad wykorzystaniem zespołów sztucznych sieci neuronowych w analizie i predykcji wydajności pracy na przykładzie robot zbrojarskich. Analiza została przeprowadzona w oparciu dane zbierane przez wykonawcę w trakcie realizacji robót. Celem pracy badawczej była ocena przydatności danych zebranych przez wykonawcę robot oraz proponowanego narzędzia matematycznego do analizy i predykcji wydajności pracy.
Rocznik
Strony
97--111
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz., il., tab.
Twórcy
  • Cracow University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Cracow, Poland
Bibliografia
  • 1. C.M. Bishop, “Neural networks for pattern recognition”, Clarendon Press, 1995.
  • 2. L.C. Chao, M.J. Skibniewski, “Neural network method of estimating construction technology acceptability”, Journal of construction Engineering and Management, 121(1), 130-142, 1995.
  • 3. S.U. Dikmen, M. Sonmez, “An Artificial Neural Networks Model for the Estimation of Formwork Labour”, Journal of Civil Engineering and Management, 17(3), 340-347, 2011.
  • 4. S. Hakim, H.A. Razak, S. Ravanfar, “Ensemble neural networks for structural damage identification using modal data”, International Journal of Damage Mechanics, 25(3), 400–430, 2016.
  • 5. S. Hashem, B. Schmeiser, “Improving model accuracy using optimal linear combinations of trained neural networks”, IEEE Transactions on Neural Networks, 6(3), 792-794, 1995.
  • 6. S.S. Haykin, “Neural networks: a comprehensive foundation”, Prentice Hall, 1999.
  • 7. R. Jovanović, R. Ž. Jovanović, A.A. Sretenović, (2017) “Ensemble of Radial Basis Neural Networks With K-means Clustering for Heating Energy Consumption Prediction”, FME Transactions, 45, 51-57, 2017.
  • 8. M. Juszczyk, “Implementation of the ANNs ensembles in macro-BIM cost estimates of buildings’ floor structural frames” AIP Conference Proceedings, 1946, 020014, 2018.
  • 9. M. Juszczyk, “A concise review of methods of construction works duration assesment”, Czasopismo Techniczne. Budownictwo, 111.2-B, 193-202, 2014
  • 10. A. Krogh, J. Vedelsby, “Neural network ensembles, cross validation, and active learning” in “Advances in Neural Information Processing Systems. 7th Ed.” Edited by: G. Tesauro, D.S. Touretzky, T.K. Leen, MIT Press, Cambridge, 231-238, 1995.
  • 11. M. Juszczyk, A. Leśniak “Modelling Construction Site Cost Index Based on Neural Network Ensembles”, Symmetry, 11(3), 411, 2019.
  • 12. S. Osowski, „Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym”, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1997.
  • 13. K. Petroutsatou, E. Georgopoulos, S. Lambropoulos, J.P. Pantouvakis, “Early Cost Estimating of Road Tunnel Construction Using Neural Networks”, Journal of Construction Engineering and Management, 138(6), 679-687, 2012.
  • 14. E. Plebankiewicz, M. Juszczyk, J. Malara, “Estimation of task completion times with the use of the PERT method on the example of a real construction project”, Archives of Civil Engineering, 61(3), 51-62, 2015.
  • 15. E. Plebankiewicz, M. Juszczyk, J. Malara, „Identyfikacja i ocena czynników wpływających na wydajność pracy robotników budowlanych”, Przegląd Naukowy. Inżynieria i Kształtowanie Środowiska, 23(30), 271-278, 2014
  • 16. R. Rojas, “Neural networks: a systematic introduction”, Springer, 1996.
  • 17. K. Schabowicz, B. Hoła, “Mathematical-neural model for assessing productivity of earthmoving machinery”, Journal of Civil Engineering and Management, XIII(1), 47-54, 2007.
  • 18. A.J.C. Sharkey, ”Combining artificial neural nets: ensemble and modular multi-net systems”, Springer, 1999.
  • 19. R. Tadeusiewicz, „Sieci neuronowe”, Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1993.
  • 20. A. Yazdani-Chamzini, E. Zavadskas, J. Antucheviciene, R. Bausys, “A Model for Shovel Capital Cost Estimation, Using a Hybrid Model of Multivariate Regression and Neural Networks”, Symmetry, 9(12), 298, 2017.
  • 21. H. Yip, H. Fan, Y. Chiang, “Predicting the maintenance cost of construction equipment: Comparison between general regression neural network and Box-Jenkins time series models” Automation in Construction, 38, 30-38, 2014.
  • 22. Z. Zhao, Q. Gong, Y. Zhang, J. Zhao, “Prediction model of tunnel boring machine performance by ensemble neural networks”, Geomechanics and Geoengineering, 2(2), 123-128, 2007.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-24990515-5b1a-4065-8863-16070effea53
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.