model za procenu troškova i vremena izgradnje gradskih ...

MODEL ZA PROCENU TROŠKOVA I VREMENA IZGRADNJE GRADSKIH SAOBRAĆAJNICA
do 5
od 5 do 10
58,49%
7,02%
-26,43% -30,47%
-64,12% -58,63%
-26,71%
od 10 do 20
12,93%
od 20 do 30
od 30 do 40
-25,31% -11,72% -2,24% -9,52%
od 40 do 60
od 60 do 100
od 100 do 200
26,16%
4,69% 7,08%
-58,10%
preko 200
-1,91%
Grafikon 5.2.1.10. Vrednosti PE (podskup za validaciju) za cenu (NNs 3)
Takođe, kao i u prethodnim modelima formiranim na osnovu svih ulaznih podataka, izvršena je
analiza osetljivosti, odnosno definisan uticaj ulaznih podataka na izlaze (grafikon 5.2.1.11.).
Količina drobljenog kamena
Količina ivičnjaka
Količina BNS-a
Količina AB-a
Količina presovanih betonskih ploča
Pripremni radovi
Zemljani radovi
Odvodnjavanje
Saobraćajna signalizacija
Ostali radovi
Zona realizacije
Kategorija projekta
9,64%
9,03%
8,34%
5,71%
5,08%
3,20%
2,59%
2,63%
2,66%
3,41%
12,34%
35,37%
Grafikon 5.2.1.11. Analiza osetljivosti (NNs 3)
Sa prikazanog grafikona je uočljivo da dominantan uticaj na procenu cene imaju podaci iz prve
grupe ulaznih podataka koji se odnose na količine osnovnih materijala za realizaciju radova na
izradi kolovozne konstrukcije i parternog uređenja, ukupno 68,08%, dok podaci koji se odnose na
učešće pojedinih radova utiču sa svega 16,16%. Preostala dva ulazna podatka zona realizacije i
kategorija utiču na izlazne vrednosti sa 3,41% i 12,34% respektivno. Prema tome najmanju
značajnost na izlazne vrednosti ima ulazni podatak koji razdvaja projekte prema zoni realizacije i
iz tog razloga je eliminisan u sledećoj iteraciji.
U četvrtoj iteraciji je formiran MLP NNs model za procenu cene realizacije sa korigovanim
brojem ulaznih podataka (1u) količina drobljenog kamena [m 3 ], (2u) količina ivičnjaka [m 1 ], (3u)
količina AB-a, (4u) količina BNS-a i (5u) količina presovanih betonskih ploča [m 2 ], (6u) pripremni
radovi [%], (7u) zemljani radovi [%], (8u) odvodnjavanje [%], (9u) saobraćajna signalizacija [%],
(10u) ostali radovi [%] i (12u) kategorija projekta [0-1].
Karakteristike pet najboljih NNs MLP modela četvrte iteracije, od formiranih 10.000, su prikazane
u tabeli 5.2.1.4.
Modeli za procenu 101 Igor Peško