Share:


An integrated web-based data warehouse and artificial neural networks system for unit price analysis with inflation adjustment / Integruota internetinė duomenų saugyklos ir dirbtinių neuroninių tinklų sistema, skirta vieneto kainai analizuoti atsižvelgiant į infliaciją

    Yousef Baalousha Affiliation
    ; Tahir Çelik Affiliation

Abstract

Estimating is a fundamental part of construction projects. Accurate cost estimate is the single most important element involved in the series of events that leads to a profitable completion of a contract in construction industry. The success or failure of a project depends on the accuracy of cost estimation. A cost estimate becomes more difficult and more complicated under inflationary medium. An unpredictable inflation rate and long progress payment delay during this period makes the budgeting function very difficult, if not impossible. The cost estimation process uses lots of data. The availability of the appropriate data at the appropriate time is one of the main factors affecting the accuracy of the cost estimation. As the complexity of the estimating task increases computerized system becomes increasingly important. The estimator should develop a good system of estimating forms and procedures that exactly meet the requirements of the pro- ject, and that is understood and accessible by all team members. This system should provide the ability to define material, labor hour and equipment hour quantities required for the project. Material, labor, and equipment unit costs are then applied to the bill of quantities. This paper presents An Integrated Web-Based Data Warehouse and Artificial Neural Net- works Model for Unit Price Analysis with Inflation Adjustment system called “DANUP“. Web facilities and database management capabilities of Microsoft Visual Studio 2005 are applied to create a data warehouse which is mainly aimed to integrate data from multiple heterogeneous databases and other information sources. The System also supports integrated cost index for adjusting the effect of inflation during estimating process. An artificial neural network model for forecast- ing the cost indices in Turkey for the project period has been developed. A construction project takes relatively long time to complete, effective communication among the project participants during the project period is important. A web based system is developed to facilitate the collection of construction cost information and communication. The web based sys- tem focuses on demonstrating the potential of data centric web data bases in enhancing the communication process during project execution. End users can access the database through the internet and perform certain transactions according to their authorization.


Santrauka


Sąmatos sudarymas – esminė statybos projektų dalis. Tiksli sąnaudų sąmata – vienas svarbiausių elementų, susijusių su įvykiais, kurie statybų sektoriuje leidžia pelningai įvykdyti sutartį. Projekto sėkmė arba žlugimas priklauso nuo to, ar tiksliai įvertintos sąnaudos. Infliacinėje aplinkoje sąnaudas įvertinti sunkiau ir sudėtingiau. Dėl neprognozuojamo infliacijos lygio ir ilgalaikių dalinių mokejimų vėlavimo per tokį laikotarpį biudžetą numatyti itin sunku, o gal net neįmanoma. Vertinant sąnaudas reikia gausybės duomenų. Galimybė reikiamu metu gauti reikiamus duomenis – vienas pagrindinių veiksnių, darančių įtaką sąnaudų sąmatos tikslumui. Kadangi sąmatas sudaryti vis sudėtingiau, vis svarbiau yra naudoti kompiuterizuotas sistemas. Sąmatininkas turi suformuoti gerą sąmatų sudarymo formų ir procedūrų sistemą, tiksliai atitinkančią projekto reikalavimus, suprantamą ir prieinamą visiems komandos nariams. Tokioje sistemoje reikia funkcijos, leidžiančios nurodyti projektui reikalingų medžiagų, darbo valandų ir įrangos naudojimo valandų skaičius. Tuomet medžiagų, darbo ir įrangos vienetų kainos įtraukiamos i sąmatą. Šiame darbe pristatoma integruoto internetinio duomenų saugyklos ir dirbtinių neuroninių tinklų modelio, tinkamo analizuoti vieneto kainą, atsižvelgiant į infliacija, sistema, pavadinta DANUP“. Naudojant Microsoft Visual Studio 2005 internetines ir duomenų bazių valdymo funkcijas, sukuriama duomenų saugykla, kurios svarbiausias tikslas – integruoti iš daugybės heterogeninių duomenų bazių ir kitų informacijos šaltinių gautus duomenis. Be to, naudojant sistemą galima sudaryti integruotą sąnaudų indeksą, kuris sudarant sąmatą leidžia įvertinti infliacijos poveikį. Buvo sukurtas dirbtinio neuroninio tinklo modelis, leidžiantis Turkijoje prognozuoti sąnaudų indeksus, kurie galios vykstant projektui. Statybos projektas trunka gana ilgai, taigi vykdant projektą svarbu, kad bendravimas tarp jo dalyvių būtų efektyvus. Buvo sukurta internetinė sistema, padedanti rinkti informaciją apie statybų sąnaudas ir bendrauti tarpusavyje. Pagrindinis internetinės sistemos tikslas – parodyti, kaip, remiantis duomenų kiekiu grindžiamomis internetinėmis duomenų bazėmis, vykdant projektą galima pagerinti komunikaciją. Galutiniai vartotojai duomenų bazę gali pasiekti internetu ir, priklausomai nuo prieigos lygio, atlikti tam tikras operacijas.


Reikšminiai žodžiai: internetinė duomenų saugyklavieneto kainos analizėdirbtiniai neuroniniai tinklaiinfliacijaMATLAB

Keyword : web data warehouse, unit price analysis, artificial neural networks, inflation, MATLAB

How to Cite
Baalousha, Y., & Çelik, T. (2011). An integrated web-based data warehouse and artificial neural networks system for unit price analysis with inflation adjustment /. Journal of Civil Engineering and Management, 17(2), 157-167. https://doi.org/10.3846/13923730.2011.576806
Published in Issue
Jul 12, 2011
Abstract Views
111
PDF Downloads
61