Cost estimation for Iraqi school building projects using artificial neural network

Other Title(s)

تخمين الكلف لمشاريع المدراس العراقية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Dissertant

Dawud, Mustafa Adnan

Thesis advisor

Siyam, Muhammad Zakariyya

University

Isra University

Faculty

Faculty of Engineering

Department

Engineering Project Management

University Country

Jordan

Degree

Master

Degree Date

2019

Arabic Abstract

تبقى الكلفة النهائية الحقيقية لمشاريع المدارس كغيرها من المشاريع الإنشائية غير معروفة لرب العمل حتى يتم اعداد الحسابات الختامية.

تم في هذا البحث استخدام تقنية الشبكات العصبية لأجل تخمين الكلفة النهائية لمشاريع المدارس قبل بدء العمل بالمشروع.

و قد شملت الدراسة تحليل بيانات ( ٦٠ ) مشروع مدرسة ذات ( ۱۲ و ۱۸ ) صف، محالة بنظام الإحالة لأوطأ العطاءات تم الحصول عليها من الشركات التي احيل العطاء عليهم من قبل البرنامج الانمائي لمنظمة الامم المتحدة و مديرية تربية محافظة الانبار و لجنة صندوق اعمار الانبار.

جميعها مكتملة البناء و مستلمة استلاما نهائيا.

و قد تم تقسيم جداول الكميات الى عشرة مجموعات و استخدامها كمدخلات لبناء النموذج الرياضي لتخمين الكلفة النهائية و هذه المجموعات قسمت كالتالي : أعمال الموقع، الأعمال الخرسانية، "النوافذ و الأبواب الفولاذية"، أعمال التبليط بالكاشي و أعمال الانهاءات و الطلاء"، الأعمال الصحية، مطافئ الحريق، الأعمال الكهربائية، الأعمال الخارجية، و عدد الصفوف.

و لقد تبين من الدراسة أن النموذج المعتمد له القدرة على تخمين الكلفة النهائية لمشاريع المدارس كمخرج للنموذج الرياضي، بدرجة عالية من الدقة و بمعامل ارتباط يساوي (٩٨,١ % ) و معامل تحديد يساوي (%٩٦,٢) و متوسط نسبة دقة يساوي.

(99.55 %

English Abstract

The actual final cost of public-school building projects, like other construction projects, is unknown to the owner till the final account statement is prepared.

An attempt to estimation the final cost of such projects before work starts, using Neural Network analysis technique is carried out.

The study covers (12 & 18 classes) school projects awarded by the lowest bid system, they were obtained by the UNDP, Anbar Provincial Education Directorate and Anbar Reconstruction Fund Committee.

Records of (60) school projects completed during (2010-2018) are employed to develop and verify the model.

The most important part of the tender documentation for school building, upon which the preliminary estimate of cost is based on the bill of quantities, works were divided into ten groups are considered to have the most significant impact on the final cost.

Hence, they are used as model input parameters.

These groups are site works, concrete works, “windows, doors and steel works”, “plastering and painting works” tiling works, sanitary works, fire extinguisher, Electrical works, outer works, and numbers of classes.

It was found that the developed model has the ability to predict the final cost (FC) for school projects, as an output, with a very good accuracy having a correlation coefficient (R) of (98.1%), determination coefficient (R2) of (96.2%) and average accuracy percentage of (99.55%).

Main Subjects

Civil Engineering

Topics

• Schools
• Iraq
• Neural networks(Computer science)

No. of Pages

73

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-895815