Previsión del proveedor adecuado para el proyecto de construcción utilizando técnicas de aprendizaje automático

Resumen

El objetivo de la investigación es pronosticar los proveedores adecuados para el proyecto de construcción utilizando técnicas de aprendizaje automático. En primer lugar se realizaron los estudios bibliotecarios y se extrajo el vacío de investigación. Entonces se determinó la innovación. Basado en la innovación, se proporcionó un modelo para la previsión de proveedores adecuados para proyectos de construcción utilizando técnicas de aprendizaje automático. El modelo incluye 12 variables de entrada y 1 variable de salida que incluyen el desempeño del proveedor. Se realizó el modelo utilizando 2 algoritmos de red de neuronas artificiales y máquina de vectores de soporte y los factores más influyentes se determinaron utilizando el algoritmo de árbol de decisión. La comparación general entre la red de neuronas artificiales y la máquina de vectores de soporte indica el mejor rendimiento de la red de neuronas artificiales basada en el árbol de decisión. Según los resultados del árbol de decisión, podemos decir que los ingresos de la empresa proveedora se consideran la variable más importante. La variable de costo de cambio de orden juega el papel de separador en el nivel inferior. Las variables de vida de la empresa y garantías después de los ingresos de la empresa y el costo de cambio de la orden juegan el papel principal.