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Comparison of construction cost estimating models based on regression analysis, neural networks, and case-based reasoning

机译：基于回归分析，神经网络和案例推理的建筑成本估算模型的比较

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Adequate estimation of construction costs is a key factor in construction projects. This paper examines the performance of three cost estimation models. The examinations are based on multiple regression analysis (MRA), neural networks (NNs), and case-based reasoning (CBR) of the data of 530 historical costs. Although the best NN estimating model gave more accurate estimating results than either the MRA or the CBR estimating models, the CBR estimating model performed better than the NN estimating model with respect to long-term use, available information from result, and time versus accuracy tradeoffs.
机译：适当估算建筑成本是建设项目的关键因素。本文研究了三种成本估算模型的性能。这些检查基于530个历史成本数据的多元回归分析（MRA），神经网络（NN）和基于案例的推理（CBR）。尽管最佳的NN估计模型给出的估计结果比MRA或CBR估计模型更准确，但在长期使用，结果可用信息以及时间与准确性之间的权衡方面，CBR估计模型的性能要优于NN估计模型。 。

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