فایل ورد کامل پیش بینی نتیجه اختلاف نظر در ساخت با استفاده از مدل شبکه عصبی پرسپترون چندلایه‌ای

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی نتیجه اختلاف نظر در ساخت با استفاده از مدل شبکه عصبی پرسپترون چندلایه‌ای،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

۷ نتیجه گیری
این تحقیق ۱۶ عوامل درونی را که بر تصمیم گیری قضات در حل و فصل دعوی‌های مرتبط با تغییر در قراردادهای ساخت و ساز کشور هند مؤثر بودند، شناسایی کرد. این تحقیق امکان پذیری استفاده از مدل شبکه عصبی (NN) را جهت پیش بینی نتیجه مشاجرات مرتبط با تغییر در قرارداد بررسی نمود. چند آزمون با تغییر پارامترهای آموزش انجام گردید. مشاهده کردیم که شبکه MLP در قیاس با GFF نتایج بهتری را ارائه نمود. این چارچوب می‌تواند راه حلی مقرون به صرفه‌تر نسبت به روش‌های موجود برای حل مشاجرات عرضه کند. همین روش را می‌توان برای حل و فصل مشاجرات صنعت ساخت و ساز که در اثر سایر دعوی‌های متمایل به مشاجره تعمیم داد و زمانی که این دعوی‌ها بطور کامل شکل گرفتند، مدل پیشنهادی شبکه عصبی می‌تواند مورد مشورت پیمانکاران، مالکین یا قضات قرار گیرد تا فرآیند تصمیم گیری در مورد این مشاجرات آسان‌تر شود.

عنوان انگلیسی:Prediction of outcome of construction dispute claims using multilayer perceptron neural network model~~en~~

۷ Conclusions

The study identified sixteen intrinsic factors, which influence the decision making of the arbitrators in resolving the claims related to variation in Indian construction contracts. The study explored the feasibility of using the NN model for the prediction of the outcome of disputes related to variation. Several test runs were conducted by varying the training parameters. It was observed that the MLP network gave better results as compared to GFF. This framework can offer a more cost-effective solution to dispute resolution than existing methods. The same methodology can be expanded for the resolution of construction disputes arising out of other dispute prone claims and when fully developed, the proposed NN model may be consulted by contractors, owners, or arbitrators to facilitate their decision-making process.

$$en!!