Modelling delays in bridge construction projects based on the logit and probit regression

• Autorzy: Leśniak A. , Juszczyk M. , Piskorz G.

Identyfikatory

DOI

10.2478/ace-2019-0022

Warianty tytułu

PL

Modelowanie opóźnień w przedsięwzięciach mostowych z wykorzystaniem regresji logitowej i probitowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Construction projects, even exemplarily planned and organized, bear a risk of unforeseen events and problems which can result in completion of the works after the deadline, that is delays. The construction of bridges is an inseparable part of road and rail projects and construction and expansion of the transport network. The paper aims at finding a relationship between the independent variables characterizing bridge projects and the delays during their implementation. Two alternative models were proposed to solve the problem: logit and probit. The data set comprising road and rail bridges built in Poland in the last 12 years (2005 – 2017) was used to build the models. The evaluation, quality and accuracy parameters of proposed models were determined in the final part of the paper.

PL

Pomyślne zakończenie przedsięwzięcia budowlanego oznacza terminowe ukończenie budowy w ramach założonych kosztów i planowanej jakości oraz spełnieniem oczekiwań inwestora. Istotny wpływ na powodzenie inwestycji drogowych czy kolejowych ma realizacja obiektów mostowych. Są one niezbędne dla zapewnienia połączeń i pokonania przeszkód w terenie, a ich obecność gwarantuje ciągłość tras komunikacyjnych. Obiekty mostowe stanowią newralgiczne punkty, będąc nierzadko kamieniami milowymi dla wykonawcy robót. Celem artykułu, jest rozwiązanie problemu klasyfikacyjnego dotyczącego opóźnień w realizacji obiektów mostowych. Istotą analizy jest poszukiwanie związku między zmiennymi niezależnymi charakteryzującymi przedsięwzięcia obejmujące budowę obiektów mostowych, a faktem wystąpienia opóźnienia podczas ich realizacji. W pracy poszukiwano modelu dwumianowego, w którym zmienna objaśniania Y jest kwantyfikowana za pomocą wartości dychotomicznej (przyjmującej jedną z dwóch możliwych wartości). Założono, że zmienna Y przyjmowała dwa możliwe warianty określone za pomocą kodów - etykiet: „TAK” odpowiadającego opóźnieniu przedsięwzięcia mostowego, „NIE” oznaczającego brak opóźnienia przedsięwzięcia mostowego (kody należy utożsamiać odpowiednio z wartościami 1 i 0). W artykule zaproponowano rozwiązanie problemu z wykorzystaniem dwu alternatywnych modeli - logitowego i probitowego. W analizie wykorzystano dane zebrane w ramach badań własnych obejmujące parametry realizacji przedsięwzięć mostowych i parametry obiektów mostowych, a także wielkość opóźnienia (jeżeli wystąpiło). W wyniku przeprowadzonych badań zgromadzono dane dotyczące 169 obiektów mostowych, w tym 48 obiektów, w których nie wystąpiły opóźnienia i 121, w których wystąpiły opóźnienia. W analizie wykorzystano dane przedstawiające 109 przypadków. W toku pracy badawczej zbudowano dwa alternatywne modele: logitowy i probitowy oraz przeprowadzono analizę wyników. Wyniki uzyskane dla obu modeli były zbliżone, jednak nieco lepsze wyniki klasyfikacji uzyskano w przypadku modelu logitowego, który zidentyfikował poprawnie 75% przypadków. Procent poprawności klasyfikacji tego modelu był lepszy w klasie „1” oznaczającej wystąpienie opóźnienia (84%), niż w klasie „0” brak opóźnienia (65%). Autorzy zwracają uwagę, iż zaproponowane modele pozwalają na klasyfikacje zmiennej objaśnianej Y, która jest kwantyfikowana za pomocą wartości dychotomicznej. W planach badawczych autorów jest podjęcie próby klasyfikacji wielkości opóźnień, nie tylko samego faktu jego wystąpienia. Takie założenie wymaga zatasowania innych narzędzi np. sztucznych sieci neuronowych.

Słowa kluczowe

EN

construction project; delay; bridge construction; logit regression; probit regression

PL

przedsięwzięcie budowlane; opóźnienie; przedsięwzięcie mostowe; regresja logitowa; regresja probitowa

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 65, nr 2
• Strony: 107--120
• Opis fizyczny: Bibliogr. 45 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Leśniak A.

• Cracow University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Construction Management, Cracow, Poland

autor

Juszczyk M.

• Cracow University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Construction Management, Cracow, Poland

autor

Piskorz G.

• Cracow University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Institute of Construction Management, Cracow, Poland

Bibliografia

• 1. D. A. Aczel, Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.
• 2. A. Al-Kharashi, M. Skitmore, Causes of delays in Saudi Arabian public sector construction projects, Construction Management and Economics, 27[1], 3-23, 2009.
• 3. H. Anysz, B. Buczkowski, The association analysis for risk evaluation of significant delay occurrence in the completion date of construction project. International Journal of Environmental Science and Technology,1-6, 2018.
• 4. H. Anysz, A. Zbiciak, A., N. Ibadov, Pomiar trafności prognoz opóźnień w realizacji przedsięwzięć budowlanych za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Materiały Budowlane, [6], 3-5, 2016.
• 5. H. Anysz, A. Zbiciak, Przyczyny powstawania opóźnień w realizacji kontraktów budowlanych - analiza wstępnych wyników badania ankietowego, Autobusy: Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe, 3, 963-972, 2013,
• 6. J.R. Baldwin, J.M. Manthei, Causes of delays in the construction industry, ASCE Journal of the Construction Division, 97, 177-187, 1971.
• 7. A. Czarnigowska, A. Sobotka, Time-cost relationship for predicting construction duration. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 13[4], 518-526, 2013.
• 8. M. Dytczak, G. Ginda, T. Wojtkiewicz, Identyfikacja roli czynników opóźnień realizacji złożonych przedsięwzięć budowlanych, Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 2, 481-485, 2011.
• 9. E. Gatnar, Symboliczne metody klasyfikacji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1998.
• 10. B. Gładysz, D. Kuchta, D. Skorupka, A. Duchaczek, Fuzzy analysis of project duration in situations of risk, AIP Conference Proceedings, 1648, 600003, 2015.
• 11. M. Głuszak, A. Leśniak, Construction delays in clients opinion-multivariate statistical analysis. Procedia engineering, 123, 182-189, 2015.
• 12. B. Grzyl, E. Miszewska-Urbaska, M. Apollo “Building Information Modelling as an Opportunity and Risk for Stakeholders Involved in Construction Investment Process”, Procedia Engineering, 196, 1026-1033, 2017.
• 13. T. Hanak, J. Korytarova, Subsidy Risk Related to Construction Projects: Seeking Causes. Open Engineering, 8[1], 484-489, 2018.
• 14. B. Hoła “Identification and evaluation of processes in a construction enterprise”, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15[2], 419-426, 2015.
• 15. B. Hoła, M. Szostak: “Analysis of the state of the accident rate in the construction industry in European Union countries, Archives of Civil Engineering, 61[4]:19-34, 2015.
• 16. N. Ibadov, J. Kulejewski, Evaluation of the project timeliness with fuzzy constraints, International Conference Of Numerical Analysis And Applied Mathematics [ICNAAM-2015], AIP Conference Proceedings Vol.1648 No.1, 600002, 2015.
• 17. P. Jaśkowski, S. Biruk, Analiza czynników ryzyka czasu realizacji przedsięwzięć budowlanych. Czasopismo Techniczne, Budownictwo, 1-B[2], 157-166, 2010.
• 18. M. Juszczyk, A. Leśniak, K. Zima, ANN Based Approach for Estimation of Construction Costs of Sports Fields, Complexity 2018, 1-11. DOI:10.1155/2018/7952434
• 19. O. Kapliński, Innovative solutions in construction industry. Review of 2016-2018 events and trends. Engineering Structures and Technologies, 10[1], 27-33, 2018.
• 20. A. Kazaz, S. Ulubeyli, N.A. Tuncbilekli, Causes of delays in construction projects in Turkey. Journal of Civil Engineering and Management, 18[3], 426-435, 2012.
• 21. A. Kowalczyk, W. Meszek, M. Rejment, A. Dziadosz, Delays in construction works in Polish construction industry from the contractors’ point of view. In MATEC Web of Conferences, 222, 01008, 2018.
• 22. J. Korytarova, T. Hanak, R. Kozik, E. Radziszewska-Zielina “Exploring the contractors’ qualification process in public works contracts” Creative Construction Conference, Procedia Engineering, 123, 276-283, 2015.
• 23. A. Kosecki, Kontraktowanie realizacji przedsięwzięć budowlanych, PWN, Warszawa, 2019.
• 24. M. Krzemiński, Optimization of work schedules executed using the flow shop model, assuming multitasking performed by work crews, Archives of Civil Engineering, 63[4], 3-19, 2017.
• 25. D.T. Larose Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
• 26. M. Lendo-Siwicka, M., Połoński, K. Pawluk, K. [2016]. Identification of the interference in the investment process during the realization of a Shopping Centre-a Case Study. Archives of Civil Engineering, 62[1], 159-172, 2016
• 27. A. Leśniak, Przyczyny opóźnień budowy w opiniach wykonawców, Czasopismo Techniczne. Budownictwo, 1-B, 2, 57-68, 2012.
• 28. A. Leśniak, M. Juszczyk, Prediction of site overhead costs with the use of artificial neural network based model. Archives of Civil and Mechanical Engineering 2018, 18[3]: 973-982. DOI:10.1016/j.acme.2018.01.014
• 29. A. Leśniak, M. Juszczyk, G. Piskorz, Grupowanie czynników opóźnienia realizacji przedsięwzięcia budowlanego z wykorzystaniem analizy skupień. Materiały Budowlane, 10, 62-65, 2018.
• 30. A. Leśniak, G. Piskorz, Potential reasons for works delays resulting from the provisions of the agreement. Technical Transactions, 6, 135-143, 2017.
• 31. A. Leśniak, G. Piskorz, M. Spišáková, D. Mačková, Causes of delays in construction works resulting from the provisions of the contract in Poland and Slovakia, 27 [1], 71-81, 2018.
• 32. A. Leśniak, K. Zima, Cost calculation of construction projects including sustainability factors using the Case Based Reasoning [CBR] method, Sustainability 2018, 10[5],1608. DOI: 10.3390/su10051608
• 33. C.S. Lim, M.Z. Mohamed, An exploratory study into recurring construction problems, International Journal of Project Management, 18[4], 267-273, 2000.
• 34. D. Mackova, M. Kozlovska, R. Baskova, M. Spisakova, K. Krajnikova, Construction-duration prediction model for residential buildings in Slovak Republic based on computer simulation. International Journal of Applied Engineering Research, 12[13], 3590-3599, 2017.
• 35. G. S. Maddala, Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
• 36. S.H. Nguyen, Matematyka stosowana, Systemy decyzyjne. Uniwersytet Warszawski, 2011, http://www.mimuw.edu.pl/~son
• 37. B. Nowogońska, J. Cibis, Technical problems of residential construction. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 245, 5, 052042, 2017.
• 38. P. Nowotarski, J. Pasławski, J., Matyja, Improving Construction Processes Using Lean Management Methodologies-Cost Case Study, Procedia engineering, 161, 1037-1042, 2016.
• 39. J. Pasławski, J. Drzewiecka, Analiza zakłóceń procesów budowlanych, Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 2/2011, 475-479.
• 40. E. Plebankiewicz, K. Zima, D. Wieczorek, Life cycle cost modelling of buildings with consideration of the risk, Archives of Civil Engineering, 62[2], 149-166, 2016.
• 41. M. Połoński, K. Pruszyński, Impact of baseline terms on the course of critical paths and time buffers in the modified Goldratt’s method. Archives of Civil Engineering, 59, 3, 313-320, 2013.
• 42. D. Skorupka, The method identification and qualification of construction project risk, Archives of Civil Engineering, LI, 4, 647-662, 2005.
• 43. A. Sobotka, A. Czarnigowska, Analysis of supply system models for planning construction project logistics. Journal of Civil Engineering and Management 11, 73-82, 2005.
• 44. A. Stanisz, Przystępny kurs statystyki, Statsoft Polska, Kraków 2007.
• 45. S.U.R Toor, S.O. Ogunlana, Problems causing delays in major construction projects in Thailand. Construction management and economics, 26[4], 395-408, 2008.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).