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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.3
- 수록면
- 111 - 118 (8page)
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The purpose of this study is to compare the accuracy of cost prediction models based on neural networks and genetic algorithm in apartment housing project at the project planning stage. Data used in this study are apartment houses' cost constructed from 1997 to 2000 in Seoul. The models applied were Model I, II, and III. The Model I is constructed by a trial-and error process , that is, the parameters of neural network were determined by a trial-and error process. The parameters of Model II is determined by genetic algorithm. And the Model III, which trained weights of neural networks using genetic algorithm. In this study, in case of determining the parameters of neural networks using genetic algorithm, the accuracy of cost prediction is higher than others in predicting apartment housing project at the project planning stage.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. 인공신경망과 유전자 알고리즘 모델의 구축
4. 사례적용
5. 결론
참고문헌
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