신경망과 유전자알고리즘을 이용한 공사비예측 모델의 예측정확도 비교에 관한 연구

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논문명	신경망과 유전자알고리즘을 이용한 공사비예측 모델의 예측정확도 비교에 관한 연구 / 공동주택 공사비를 중심으로 / Comparison of the Accuracy between Cost Prediction Models based on Neural Network and Genetic Algorithm
저자명	김광희(Kim Gwang-Hee) ; 안성훈(An Sung-Hoon) ; 조형근(Cho Hyung-Keun)
발행사	대한건축학회
수록사항	대한건축학회논문집 구조계, v.22 n.3 (2006-03)
페이지	시작페이지(111) 총페이지(8)
ISSN	12269107
주제분류	구조
주제어	공동주택 ; 공사비 ; 신경망 ; 유전자알고리즘//Apartment Housing Project ; Cost ; Neural Networks ; Genetic Algorithm
요약1	본 연구에서는 시행착오적인 방법에 의해서 신경망의 구조와 신경망 중 오류역전파 알고리즘의 모멘텀이나 연결가중치 등과 같은 매개변수를 결정한 모델, 신경망의 연결가중치와 바이어스를 유전자 알고리즘으로 결정한 모델, 그리고 신경망의 구조와 오류 역전파 알고리즘의 매개변수를 유전자 알고리즘을 이용하여 결정한 모델 등의 세 가지 모델을 공동주택의 초기공사비 예측에 적용하여 모델의 예측 정확성을 비교하여 가장 효율적인 방법을 제시하고자 한다.
요약2	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.
소장처	대한건축학회

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