TY - JOUR A2 - Cvetkovska, Meri AU - Peško, Igor AU - Mučenski, Vladimir AU - Šešlija, Miloš AU - Radović， Nebojša AU - Vujkov, Aleksandra AU - Bibić， Dragana AU - Krklješ，Milena PY - 2017 DA - 2017/12/07 TI - Estimation of Costs and duration of Construction of Urban Roads Using ANN and SVM SP - 2450370 VL - 2017 AB -报价准备一直是建筑过程中的一个特定部分，对公司业务有重大影响。由于收入在很大程度上取决于报价的准确性以及计划成本(包括直接费用和间接费用)与期望利润之间的平衡，因此有必要在所需的时间和可用的资源内准备一份精确的报价，但这些时间和资源总是不足的。本文研究了利用人工智能估算工程造价和工期的精度问题。对人工神经网络和支持向量机进行了分析和比较。在估计成本时，最好的支持向量机显示出更高的精度，平均绝对百分比误差(MAPE)为7.06%，而最精确的ann达到了25.38%的精度。估计工作时间被证明是比较困难的。SVM和ANN的mape分别为22.77%和26.26%。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2017/2450370 DO - 10.1155/2017/2450370 JF -复杂性PB - Hindawi KW - ER -