Construction duration predictive model based on factorial analysis and fuzzy logic

AUTOR(ES)
FONTE

Ambient. constr.

DATA DE PUBLICAÇÃO

03/10/2019

RESUMO

Resumo A definição do prazo de execução de obras residenciais verticais ocorre ainda na fase de estudo de viabilidade econômica e financeira do empreendimento e, na maioria das vezes, de forma empírica, aumentando as incertezas e os riscos para o cumprimento do prazo estabelecido. No entanto, existem ferramentas de inteligência computacional que podem contribuir para a redução do grau de incerteza. Este trabalho tem como objetivo investigar o uso de um sistema híbrido para estimar o prazo de construção de obras verticais residenciais, a partir de características do projeto e produção utilizando análise fatorial e Sistemas Fuzzy. Para isso, utilizou-se de informações de um banco de dados oriundos da SEURB de Belém, no estado do Pará e empresas construtoras no município de Belém, cidade localizada no norte do Brasil. Para a construção e treinamento do Modelo de Previsão Fuzzy foram utilizados dados de 71 empreendimentos, e para a fase de validação foram utilizados 16 outras obras de edificações. Os resultados obtidos apresentaram nível significativo de assertividade, com acurácia igual a 75% considerando um intervalo cujos limites (superior e inferior) foram calculados a partir do MAPE e MASE. O modelo apresentou desempenho de predição superior a outros modelos já consagrados na literatura.Abstract Setting the building construction duration for vertical residential works is made still in the study phase of economic and financial feasibility of the project and, in most cases, in an empirical way, increasing the uncertainties and the risks to fulfill the set deadline. However, there are computational intelligence tools that can contribute to reduce the degree of uncertainty. This study aimed to investigate the use of a hybrid system to estimate the deadline for vertical residential building works from design and production characteristics using factorial analysis and Fuzzy Systems. To this end, we used information of a database from the SEURB and in some buildings construction companies in Belém, a city located in the State of Pará, northern of Brazil. For the training and construction of the Fuzzy Forecast Model, data from 71 projects were used and 16 others residential buildings were used for its validation. The results showed a significant level of assertiveness, with 75% accuracy considering a range, whose upper and lower limits were calculated from MAPE and MASE. The model presented a prediction performance superior to other models already consecrated in the literature.

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