Диссертация (Организационно-технологический потенциал строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий), страница 28
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Организационно-технологический потенциал строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий". PDF-файл из архива "Организационно-технологический потенциал строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве МГСУ. Не смотря на прямую связь этого архива с МГСУ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 28 страницы из PDF
- Vol. 40. - N 8. - P. 2941-2946.93. Lounis Z., D.J. Vanier, M.A. Lacasse, B.R. Kyle. Effective decision-making toolsfor roofing maintenance management // Proceedings of the First InternationalConference on NewInformation Technologies for Decision Making in Construction. Montreal, 1998. - P.425-436.16994.
Lounis Z., D.J. Vanier. A multiobjective and stochastic system for buildingmaintenance management // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2000. - Vol. 15. - N 5. - P. 320-329.95. Makuteniene D., O.R. Sostak, A. Maceika. Decision Support System for RoofInstallation // Studies in Informatics and Control. - 2016.
- Vol. 25. - P. 163-172.96. Morcous G., H. Rivard. Computer Assistance in Managing the Maintenance ofLow-Slope Roofs // Journal of Computing in Civil Engineering. - 2003. - Vol. 17. - N 4.- P. 230-242.97. McCalloch W.S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervousactivity// Bull. Math. Biophys.
- 1943. - Vol.5. - P. 115-133.98. Menon A., K. Mehrotra, C.K.Mohan, S.Ranka. Characterization of a Class ofSigmoid Functions with Applications to Neural Networks // Neural Networks. - 1996. Vol. 9. - N 5. - P. 819-835.99. Rosenblatt F. The perceptron: a probabilistic model for information storage andorganization in the brain // Psychological Review. - 1958. - Vol. 65. - N 6. - P. 386-408.100. Rumelhart D.E., J.L.
McClelland, eds. Parallel Distributed Processing:Explorations in the Microstructure of Cognition, vol. 1. - Cambridge, MA : MIT Press,1986. - 564 p.101. Rumelhart D.E., Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams. Learning representationsby back-propagating errors // Nature. - 1986. - Vol. 323. - P. 533-536.102. Saaty T.L., Luis G.
Vargas. Comparison of eigenvalue, logarithmic least squaresand least squares methods in estimating ratios // Mathematical Modelling. - 1984. - Vol.5. - N 5. - P. 309-324.103. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, ResourceAllocation. - New York : McGraw-Hill, 1980. - 287 p.104. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication // Bell System TechnicalJournal.
- 1948. - Vol. 27. - P. 379-423.105. Stone M. Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions. Journalof the Royal Statistical Society. - 1974. - Vol. B36. - P. 111-133.170106. Stone M. Asymptotics for and against cross-validation // Biometrika. - 1977. - Vol.64. - P.
29–35.107. Stone M. Cross-validation: A review // Mathematische OperationsforschungStatistischen, Serie Statistics. - 1978. - Vol. 9. - P. 127-139.108. Taffese W.Z., E. Sistonen. Neural network based hygrothermal prediction fordeterioration risk analysis of surface-protected concrete facade element // Constructionand Building Materials.
- 2016. - Vol. 113. - P. 34-48.109. Tibshirani R. J., R. Tibshirani. A bias correction for the minimum error rate incross-validation // The Annals of Applied Statistics. - 2009. - Vol. 3. - P. 822-829.110. Tiryaki S., A. Aydin. An artificial neural network model for predictingcompression strength of heat treated woods and comparison with a multiple linearregression model // Construction and Building Materials.
- 2014. - Vol. 62. - P. 102108.111. Vapnik V.N. An overview of statistical learning theory // IEEE Transactions onneural networks. - 1999. - Vol. 10. - N 5. - P. 988-999.112. Vapnik V., A. Chervonenkis. On the uniform convergence of relative frequenciesof events to their probabilities // Theory of Probability and its Applications. - 1971. Vol. 16.
- N 2. - P. 264-280.113. Vapnik V., A. Chervonenkis. Necessary and sufficient conditions for the uniformconvergence of the means to their expectations // Theory of Probability and itsApplications. - 1981. - Vol. 26. - P. 532-553.114. Wiener N.. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and theMachine. - 2nd revised ed. - Cambridge : MIT Press, 1961. - 212 p.115.
Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control 8. - 1965. - P. 338-353.116. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximatereasoning – I // Information Sciences 8. - 1975. - P. 199-249.171ПРИЛОЖЕНИЕ АТаблица А.1 - Фрагмент извлеченных данных по ОТФ строительного процесса иполученному в результате качеству строительной продукцииЗахватка/ОТФ строительного процессаБригадаg1g2g3g4g5g6g7g8Качествоg9g10b строительнойпродукции,Q, KiВидработсек-я,112 0.30.5 0.45 00.20.4 0.20.55 0.7 0.61 K20.8 0.35 0.55 0.6 0.50 K1зах-а / Корея,КимУст-вопароизоляции5 сек-я, 1 зах- 0.54 10.50.2 0.30.80.3 0.25 0.5 0.5а / Беларусь,ПетрУст-воутеплителя1й слой3 сек-я, 1 зах- 0.65а / Чувашия,ВасилийЦПС10.15 0.7 0.20 K2172Таблица А.2 - Фрагмент извлеченных данных по производительности трудаЗахватка/БригадКол-воОбъеВремяОтн.Времяачеловекм, T , см сменна, Nчелработ,яV,ть, YP ,ть, YP ,м2%%, T , см сменнапро-Пароизоляция Pнорма 102 м2/смОтн.яОтн.T , смсменнаяпро-УтеплительслойВремя,про-ть,YP , %1 Керамзит+арм.сеткPнорма 78а Pнорма 47, 6 м2/смм2/см11 секция, 2-я 72040,70,410,40,9310,611660,50,650,50,8510,727310,5410,71,20,9617320,1410,3710,611610,60,260,30,690,40,5221010,410,50,5510,51захватка / Корея,Ким5секция,1-я 5захватка/Беларусь, Петр3секция,1-я 5захватка/Чувашия,Василий10 секция, 1-я 6захватка/Киргизия, Адыл2секция,2-я 10захватка/Чувашия, Егор7 секция, 1-язахватка / МО,Анатолий5173Таблица А.3 - Фрагмент обучающей выборки, извлеченной из объектаисследованияЗахватка/БОТФ строительного процессаригадаОтВероятностин.получениясмстроительноенй продукции,ная относящейсяg1g2g3g4g5g6g7g8g9 g10к классу Ki ,о-pib ть,Вид работ11 сек-я,прp1p2p3010100YP0.30.52 зах-ка/0.400.20.40.20.50.570.30.50.55650.610,41Корея,КимУст-вопароизоляции5 сек-я, 1 0.5зах-ка/Беларусь,ПетрУст-воутеплителя1й слой410.50.20.30.80.500,85174ПРИЛОЖЕНИЕ БСписок работ, опубликованных автором по теме диссертационной работыСтатьи, опубликованные в изданиях, включенных в Переченьрецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованыосновные научные результаты диссертаций на соискание ученой степеникандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук:1.ЛапидусА.А.,МакаровА.Н.Формированиеорганизационно-технологического потенциала производства кровельных конструкций жилыхмногоэтажных зданий // Вестник МГСУ.
- 2015. - N 8. - С. 150-160.2. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Модель организационно-технологическогопотенциала производства кровельных конструкций // Научное обозрение. - 2015. N 21. - С. 321-325.3. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Теория нечетких множеств на этапахмоделирования организации строительных процессов возведения многоэтажныхзданий // Промышленное и гражданское строительство. - 2016. - N 6.
- С. 66-71.4. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Нечеткая модель организации строительногопроцесса // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. - 2017. - Т.7. - N 1. - С. 59-68.5. Макаров А.Н. Искусственная нейронная сеть для организации иуправления строительным процессом // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2017. - N4. - С. 117-122.6. Макаров А.Н. Статистическая значимость прогнозирования результатовпроизводственного процесса с помощью искусственной нейронной сети // ВестникБГТУ им. В.Г.
Шухова. - 2018. - N 3. - С. 117-123.Статьи, опубликованные в журналах, индексируемых в международныхреферативных базах Scopus,Web of Science и др.:1. A. Lapidus, A. Makarov. Model for the potential manufacture of roof structuresfor residential multi-storey buildings // Procedia Engineering. - 2016.
- N 153. – P. 378383.1752. A. Lapidus, A. Makarov. Fuzzy sets on step of planning of experiment fororganization and management of construction processes // Matec web of conferences. 2016. – Vol. 86. – N 05003.3. A. Lapidus, A. Makarov. Statistical learning problem of artificial neuralnetwork to control roofing process // Matec web of conferences.
- 2017. – Vol. 117. - N00100.4. A. Lapidus, A. Makarov. Automation of Roof Construction Management byMeans Artificial Neural Network // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2017. – N 692. - P. 1168-1176.Статьи, опубликованные в других научных журналах и изданиях:1. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Применение теории нечетких множеств всоставе мероприятий по планированию эксперимента в области организациистроительного производства // Устойчивое развитие региона: архитектура,строительство и транспорт. – Тамбов, 2016.
- С. 91-97.176ПРИЛОЖЕНИЕ В177ПРИЛОЖЕНИЕ Г178ПРИЛОЖЕНИЕ Д179180.
