查詢結果分析
來源資料
頁籤選單縮合
題名 | 應用灰色GM(1,1)模型在營建學習曲線預測之研究=Applied the Grey GM(1,1) Model on the Construction Learning Curve Prediction |
---|---|
作者姓名(中文) | 吳振賢; | 書刊名 | 嘉義大學學報 |
卷期 | 70 2000.06[民89.06] |
頁次 | 頁99-109 |
分類號 | 441.3 |
關鍵詞 | 學習曲線; 灰色系統; 營建工程; Learning curve; Grey system; Construction; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 大部份重複性之營建作業具有學習的效應而減少其施作的歷程,工業工程常將這種行為以學習曲線描述。營建施工若能利用完成之訊息預測學習曲線,將可協助管理者提早規劃控制後續未完成的施工成本、進度與績效評估,並可作為衡量後續工程生產力的參考指標。針對具有忽高忽低非完全平滑下降的營建學習特性,以傳統統計回歸方式建立的學習曲線須有足夠的訊息或因學習效應不穩定無法建構出精確的模型。以灰色系統理論為基礎的灰色動態GM (1,1)預測模型只需少數訊息及預測準確的優點,將可改善傳統統計回歸建模的缺點。本研究嘗試以GM (1,1)模型配合不同訊息輸入方式提高預測精度。經採用系統化的試誤推理建模測試結果,以利用前3筆原始訊息並捨棄最舊訊息所建立的變型式新陳代謝GM (1,1)模型,其殘差值低於傳統統計回歸方式。由於此模型具有僅需少量訊息及較準確的精度,對於營建工程管理者將有極大的幫助。 |
英文摘要 | Most repetitive construction activities have a learning or experienced effect which be described with a learning curve on the industrial engineering. It is very helpful to construction field engineers or managers if use a few initial finish information to evaluate the learning curve. This study used an improved grey GM(1, 1) model on the construction assembling formwork case to raise prediction accuracy. The result was shown that using the former 3 original data of modified metabolic GM(1, 1) model is more accurate than a linear model Y-aX[8f7a]. |
本系統之摘要資訊系依該期刊論文摘要之資訊為主。