Dự báo chi phí xây dựng nhà ở cao tầng bằng mô hình tích hợp dựa trên học máy

Abstract

Nghiên cứu đã tiến hành so sánh và đánh giá hiệu quả dự báo chi phí xây dựng của các mô hình học máy đơn (ANNs, SVR, CART) và các mô hình học máy tích hợp (Voting, Bagging, Stacking). Đối với nhóm mô hình đơn lẻ, SVR chứng minh là phương pháp có hiệu suất dự báo vượt trội nhất, cho sai số dự báo thấp nhất trong ba mô hình. Ở nhóm mô hình tích hợp, Voting cho thấy kết quả dự báo khả quan nhất, đặc biệt với tổ hợp ANNs+SVR, và được xếp hạng cao nhất trong toàn bộ các mô hình.