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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.4
- 수록면
- 129 - 137 (9page)
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The purpose of this study is to examine the effects of the selection methods of input variables and the number of data on the accuracy of cost estimation using neural networks(NNs) in apartment housing projects. The acquired 10 input variables was classified into three categories(concept, pre-design, preliminary design stage). And then input variables for constructing the neural networks model was selected by regression analysis, principal component analysis(PCA), genetic algorithms. The neural network models were constructed by changing the number of data and the number of input variables according to the method for selecting optimal input variables and project definition. Using the NNs for cost estimation, the method that selects the input variables by regression analysis could enhance the accuracy. The relationship also could reduce time because the range of accuracy is expected.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존연구의 고찰
3. 이론적 고찰
4. 인공신경망과 유전자 알고리즘 모델의 구축
5. 결론
참고문헌
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