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대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集 構造系 第23卷 第4號
발행연도
2007.4
수록면
165 - 172 (8page)

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At the early stages where construction costs are estimated under a high level of uncertainty about the project future, accurate estimating becomes crucial to the setting of appropriate project budgets and to control of the construction costs. The purpose of this study was to develop the predicting model of preliminary cost estimates using support vector regression(SVR). Data used in this study are apartment houses' cost constructed from 1997 to 2000 in Seoul. In order to develop the SVR model, the Gaussian radical basis function is used as the Kernel function of SVR, and the parameters(C, ε, γ) is varied to select optimal values for the best prediction performance. The results showed that the SVR model provides a promising alternative for predicting construction cost of apartment housing projects at the early project stage.
#공동주택 #개산견적 #서포트 벡터 회귀 #정확도 #Apartment Housing Project #Preliminary Cost Estimates #Support Vector Regression #Accuracy

목차

Abstract
1. 서론
2. 초기단계 공사비 예측의 이론적 고찰
3. SVR을 이용한 공사비 예측모델 구축
4. 사례적용 및 검증
5. 결론
참고문헌

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