Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  newbuilding price
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper evaluates the relationship between the selection of the probability density function and the construction price, and the price of the building's life cycle, in relation to the deterministic cost estimate in terms of the minimum, mean, and maximum. The deterministic cost estimates were made based on the minimum, mean, and maximum prices: labor rates, indirect costs, profit, and the cost of equipment and materials. The net construction prices received were given different probability density distributions based on the minimum, mean, and maximum values. Twelve kinds of probability distributions were used: triangular, normal, lognormal, beta pert, gamma, beta, exponential, Laplace, Cauchy, Gumbel, Rayleigh, and uniform. The results of calculations with the event probability from 5 to 95% were subjected to the statistical comparative analysis. The dependencies between the results of calculations were determined, for which different probability density distributions of price factors were assumed. A certain price level was assigned to specific distributions in 6 groups based on the t-test. It was shown that each of the distributions analyzed is suitable for use, however, it has consequences in the form of a final result. The lowest final price is obtained using the gamma distribution, the highest is obtained by the beta distribution, beta pert, normal, and uniform.
PL
W artykule wykazano związek pomiędzy wyborem funkcji gęstości prawdopodobieństwa a ceną budowy i ceną cyklu życia budynku, w odniesieniu do posiadanego deterministycznego kosztorysu w ujęciu minimalnym, średnim i maksymalnym. Wykonano kosztorysy deterministyczne realizacji inwestycji bazując na cenach minimalnych, średnich i maksymalnych: stawki robocizny, kosztów pośrednich, zysku oraz ceny pracy sprzętu i materiałów. Otrzymanym cenom netto budowy nadawano różne rozkłady gęstości prawdopodobieństwa bazując na wartości minimalnej, średniej i maksymalnej. Wykorzystano 12 rodzajów rozkładów prawdopodobieństwa: trójkątny, normalny, lognormalny, beta pert, gamma, beta, exponential, Laplaca, Cauchy, Gumbel, Rayleigh, uniform. Wyniki obliczeń przy prawdopodobieństwach zdarzenia od 5 do 95 % poddano statystycznej analizie porównawczej. Określono zależności pomiędzy wynikami obliczeń dla których przyjęto rożne rozkłady gęstości prawdopodobieństwa czynników cenotwórczych. Przypisano określonym rozkładom poziom wysokości cen w 6 grupach na podstawie przeprowadzonego testu t-Studenta. Wykazano, że każdy z analizowanych rozkładów nadaje się do stosowania, powoduje to jednak konsekwencje w postaci wyniku końcowego. Najniższą cenę końcową uzyskamy stosując rozkład Gama, najwyższą rozkład Beta, Betapert, Normalny i Uniform.
EN
The paper presents mathematical relationships that allow us to forecast the newbuilding price of new bulk carriers, based on data concerning vessels built in 2005-2015. The presented approximations allow us to estimate the price based on a gross tonnage capacity and a main engine power The approximations were developed using linear regression and the theory of artificial neural networks. The presented relations have practical application for estimation of bulk carrier newbuilding price needed in preliminary parametric design of the ship. It follows from the above that the use of artificial neural networks to predict the price of a bulk carrier brings more accurate solutions than linear regression.
PL
W publikacji przedstawiono matematyczne zależności pozwalające na prognozowanie ceny budowy masowców budowanych w latach 2005-2015. Przedstawione aproksymacje pozwalają na oszacowanie ceny w oparciu o pojemność rejestrową GT i moc napędu. Aproksymacje zostały opracowane przy wykorzystaniu regresji liniowej i teorii sztucznych sieci neuronowych. Przedstawione zależności mają praktyczne zastosowanie do szacowania ceny budowy masowca dla potrzeb wstępnego parametrycznego projektowania statku. Z badań wynika, że zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania ceny masowca przynosi dokładniejsze rozwiązania niż wykorzystanie regresji liniowej.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.