Intelligence artificielle pour la gestion de projets
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Comparaison des algorithmes d'intelligence artificielle pour la prédiction des coûts conceptuels des projets
Les projets d'amélioration des canaux de campagne (FCIP) sont l'un des projets ambitieux mis en place pour économiser l'eau douce.
Les FCIP sont appliqués comme étude de cas pour les applications de l'intelligence artificielle (IA) à la modélisation des coûts de projection.
La première étape consiste à élaborer un modèle de coût conceptuel afin d'identifier les principaux facteurs de coûts affectant le projet.
Par conséquent, la sélection des variables d'entrée reste une partie importante du développement du modèle, car une mauvaise sélection des variables peut diminuer la précision du modèle.
L'étude a permis de découvrir les principaux facteurs de coûts des FCIP en se basant sur une approche qualitative et une approche quantitative.
Par la suite, l'étude a développé un modèle de coût paramétrique basé sur l'IA et des méthodes d'apprentissage machine telles que la régression quadratique, les réseaux neuronaux artificiels (ANN), le modèle flou et le raisonnement par cas, l'algorithme génétique (GA) et les systèmes flous hybrides.
J'ai terminé ma maîtrise en sciences depuis janvier 2018.
Je suis un professionnel certifié en gestion de projet (PMP) et un ingénieur actif dans le secteur pétrolier en Égypte.
Mes intérêts de recherche sont l'intelligence artificielle (IA), la gestion de projets et les énergies renouvelables.
Fiche technique
- Auteur
- HAYTHAM H. ELMOUSALAMI
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Pages
- 192
- Pays
Egypte
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Par la suite, l'étude a développé un modèle de coût paramétrique basé sur l'IA et des méthodes d'apprentissage machine telles que la régression quadratique, les réseaux neuronaux artificiels (ANN), le modèle flou et le raisonnement par cas, l'algorithme génétique (GA) et les systèmes flous hybrides.