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Procjena troškova izgradnje AB i prednapetih betonskih mostova primjenom strojnog učenja

Construction cost estimation of reinforced and prestressed concrete bridges using machine learning

Autor(en):



Medium: Fachartikel
Sprache(n): Kroatisch
Veröffentlicht in: Građevinar, , n. 1, v. 73
Seite(n): 1-13
DOI: 10.14256/jce.2738.2019
Abstrakt:

Construction cost estimation of reinforced and prestressed concrete bridges using machine learning

Seven state-of-the-art machine learning techniques for estimation of construction costs of reinforced-concrete and prestressed concrete bridges are investigated in this paper, including artificial neural networks (ANN) and ensembles of ANNs, regression tree ensembles (random forests, boosted and bagged regression trees), support vector regression (SVR) method, and Gaussian process regression (GPR). A database of construction costs and design characteristics for 181 reinforced-concrete and prestressed-concrete bridges is created for model training and evaluation.

Copyright: © 2021 Miljan Kovačević, Nenad Ivanišević, Predrag Petronijević, Vladimir Despotović
Lizenz:

Dieses Werk wurde unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) veröffentlicht und darf unter den Lizenzbedinungen vervielfältigt, verbreitet, öffentlich zugänglich gemacht, sowie abgewandelt und bearbeitet werden. Dabei muss der Urheber bzw. Rechteinhaber genannt und die Lizenzbedingungen eingehalten werden.

  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10561000
  • Veröffentlicht am:
    10.02.2021
  • Geändert am:
    10.05.2023
 
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