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Lifecycle Cost Analysis of Buildings Integrating BIM and Big Data Technologies
本研究は、ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）をビッグデータおよびアンサンブル学習技術と統合した包括的なシステムを提案し、120棟の建物から得られた3,500年分以上のデータの分析に基づき、平均二乗誤差を160,000から54,280へと減少させ、0.93の決定係数を達成することで、建物のライフサイクルコスト予測の精度を大幅に向上させるものである。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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