Lifecycle Cost Analysis of Buildings Integrating BIM and Big Data Technologies
Diese Studie schlägt ein umfassendes System vor, das Building Information Modeling (BIM) mit Big Data und Ensemble-Machine-Learning-Techniken integriert, um die Genauigkeit von Lebenszykluskostenprognosen für Gebäude signifikant zu erhöhen, wobei der mittlere quadratische Fehler von 160.000 auf 54.280 reduziert und ein Bestimmtheitsmaß von 0,93 auf Basis einer Analyse von über 3.500 Jahren Daten aus 120 Gebäuden erreicht wird.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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