model za procenu troškova i vremena izgradnje gradskih ...
model za procenu troškova i vremena izgradnje gradskih ...
model za procenu troškova i vremena izgradnje gradskih ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
MODEL ZA PROCENU TROŠKOVA I VREMENA IZGRADNJE GRADSKIH SAOBRAĆAJNICA<br />
Sa grafikona se može <strong>za</strong>ključiti da NNs MLP <strong>model</strong>i formirani podacima pripremljenim min-max<br />
postupkom normali<strong>za</strong>cije u većini slučaja daju bolje rezultate procene i cene i <strong>vremena</strong><br />
potrebnog <strong>za</strong> reali<strong>za</strong>ciju.<br />
5.3. SVMs MODELI<br />
Prvi korak u formiranju <strong>model</strong>a <strong>za</strong> <strong>procenu</strong> pomoću SVMs kao i kod NNs <strong>model</strong>a se odnosi na<br />
definisanje ulaznih i izlazih podataka. Kako je predmet istraživanja procena <strong>troškova</strong> i <strong>vremena</strong><br />
<strong>izgradnje</strong> <strong>gradskih</strong> saobraćajnica izlazni podaci su (1i) ukupna ponuđena cena i/ili (2i) ukupno<br />
ponuđeno vreme <strong>za</strong> reali<strong>za</strong>ciju radova. Dok su potencijalni ulazni podaci (1u) količina drobljenog<br />
kamena [m 3 ], (2u) količina ivičnjaka [m 1 ], (3u) količina AB-a, (4u) količina BNS-a i (5u) količina<br />
presovanih betonskih ploča [m 2 ], (6u) pripremni radovi [%], (7u) zemljani radovi [%], (8u)<br />
odvodnjavanje [%], (9u) saobraćajna signali<strong>za</strong>cija [%], (10u) ostali radovi [%], (11u) zona<br />
reali<strong>za</strong>cije radova [0-1] i (12u) kategorija projekta [0-1].<br />
Za formiranje SVMs <strong>model</strong>a formirana su dva podskupa podataka (1) podskup <strong>za</strong> obučavanje-<br />
149 projekata i (2) podskup <strong>za</strong> testiranje-17 projekata. Funkicija podskupa <strong>za</strong> testiranje u SVMs<br />
<strong>model</strong>ima je istovetna funkciji validacionog skupa u NNs <strong>model</strong>ima, tj. da se definiše sposobnost<br />
generali<strong>za</strong>cije formiranih SVMs <strong>model</strong>a. Dakle, podskup <strong>za</strong> obučavanje SVMs <strong>model</strong>a je<br />
identičan zbiru podskupova <strong>za</strong> obučavanje i testiranje NNs <strong>model</strong>a, dok je podskup <strong>za</strong> tetsiranje<br />
SVMs <strong>model</strong> identičan podskupu <strong>za</strong> validaciju NNs <strong>model</strong>a. Podaci u okviru podskupa <strong>za</strong><br />
testiranje SVMs <strong>model</strong>a su nepoznati <strong>model</strong>u <strong>za</strong> vreme obučavanja, kao što su u slučaju NNs<br />
<strong>model</strong>a podaci iz podskupa <strong>za</strong> validaciju takođe bili nepoznati formiranim <strong>model</strong>ima u fazi<br />
obučavanje. Izjednačavanjem podskupa <strong>za</strong> validaciju NNs <strong>model</strong>a sa podskupom <strong>za</strong> testiranje<br />
SVMs <strong>model</strong>a ostvarena je mogućnost direktnog upoređivanja rezultata formiranih <strong>model</strong>a na<br />
osnovu vrednosti PE svih pojedinačnih projekata sadržanih u pomenutim podskupovima, ali i na<br />
osnovu vrednosti MAPE. Kao i u postupku formranja NNs <strong>model</strong>a i ovde su korišćeni podaci<br />
prethodno pripremljeni primenom min-max normali<strong>za</strong>cije.<br />
Nakon odabira ulaznih i izlaznih podataka i definisanja podskupova <strong>za</strong> obučavanje i testiranje<br />
sledeći korak u definisnaju SVMs <strong>model</strong>a <strong>za</strong> <strong>procenu</strong> je izbor funkcije greške. U softverskom<br />
paketu Statistica ponuđene su dve funkcije greške (tabela 5.3.1).<br />
Tebala 5.3.1. FunkcijegreškeSVMs <strong>model</strong>a<br />
Funkcija greške Izraz funkcije mimiziraju<br />
tip 1<br />
$<br />
$<br />
% & % + ' ( + ' ( ∗ <br />
<br />
% & *(+ ) + − , ≤ . + ( ∗ <br />
, − % & *(+ ) − ≤ . + ( <br />
( , ( ∗ ≥ 0, = , $<br />
<br />
tip 2<br />
% & % − 12. + $<br />
$ '3( + ( ∗ 4<br />
<br />
5<br />
(% & *(+ ) + ) − , ≤ . + ( ∗ <br />
, − (% & *(+ ) + ) ≤ . + ( <br />
( , ( ∗ ≥ 0, = , $, . ≥ 0<br />
<br />
Modeli <strong>za</strong> <strong>procenu</strong> 112 Igor Peško
Change language