Predicting Subcontractor Performance Using Web-Based Evolutionary Fuzzy Neural Networks
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-06-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Subcontractor performance directly affects project success.
The use of inappropriate subcontractors may result in individual work delays, cost overruns, and quality defects throughout the project.
This study develops web-based Evolutionary Fuzzy Neural Networks (EFNNs) to predict subcontractor performance.
EFNNs are a fusion of Genetic Algorithms (GAs), Fuzzy Logic (FL), and Neural Networks (NNs).
FL is primarily used to mimic high level of decision-making processes and deal with uncertainty in the construction industry.
NNs are used to identify the association between previous performance and future status when predicting subcontractor performance.
GAs are optimizing parameters required in FL and NNs.
EFNNs encode FL and NNs using floating numbers to shorten the length of a string.
A multi-cut-point crossover operator is used to explore the parameter and retain solution legality.
Finally, the applicability of the proposed EFNNs is validated using real subcontractors.
The EFNNs are evolved using 22 historical patterns and tested using 12 unseen cases.
Application results show that the proposed EFNNs surpass FL and NNs in predicting subcontractor performance.
The proposed approach improves prediction accuracy and reduces the effort required to predict subcontractor performance, providing field operators with web-based remote access to a reliable, scientific prediction mechanism.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ko, Chien-Ho. 2013. Predicting Subcontractor Performance Using Web-Based Evolutionary Fuzzy Neural Networks. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012803
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ko, Chien-Ho. Predicting Subcontractor Performance Using Web-Based Evolutionary Fuzzy Neural Networks. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012803
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ko, Chien-Ho. Predicting Subcontractor Performance Using Web-Based Evolutionary Fuzzy Neural Networks. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012803
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1012803
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر