АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ
Ключевые слова:
нейронные сети, прогнозирование экономических показателей, строительная отрасль, точность оценок, управление рисками, стратегическое планирование, цифровизацияАннотация
В статье рассматривается применение нейронных сетей для прогнозирования ключевых экономических показателей в строительной отрасли. Показано, что использование нейросетевых моделей повышает точность оценки стоимости и сроков реализации проектов, способствует раннему выявлению рыночных изменений, снижает риски и повышает устойчивость компаний к экономическим колебаниям. Отмечены преимущества интеграции нейронных сетей с другими технологиями искусственного интеллекта, BIM-системами, цифровыми двойниками и IoT-данными. Подчёркивается важность качества исходных данных, развития методик интерпретируемого ИИ, а также необходимость регулярной актуализации моделей и адаптации к динамично меняющейся среде. В долгосрочной перспективе внедрение нейросетевых решений обеспечивает строительным компаниям устойчивое конкурентное преимущество, повышает эффективность экономического планирования и стратегическое качество управления.
Список литературы
Андреев А. Искусственный интеллект в строительстве // Айбим. [Электронный ресурс]. URL: https://bim-info.ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-stroitelstve/ (дата обращения: 01.12.2024).
The Benefits of AI In Construction // RESOURCES. [Электронный ресурс]. URL: https://constructible.trimble.com/construction-industry/the-benefits-of-ai-in-construction (дата обращения: 05.12.2024).
Светунькова А. ИИскусный строитель: как нейросети используются в строительстве // Известия. [Электронный ресурс]. URL: https://iz.ru/1599576/alena-svetunkova/iiskusnyi-stroitel-kak-neiroseti-ispolzuiutsia-v-stroitelstve (дата обращения: 05.12.2024).
Как искусственный интеллект меняет строительную отрасль // PlanRadar. [Электронный ресурс]. URL: https://www.planradar.com/ru/kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-stroitelnuyu-otrasl/ (дата обращения: 05.12.2024).
Агравал А., Джошуа Г., Ави Г. Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения. М.: МИФ, 2019. 336 с.
