<p>La estimación de costos es un factor clave durante las primeras etapas de desarrollo de productos, incluidas las tuberías. En las primeras fases de desarrollo, se decide casi el 80% del costo total del producto, por lo que resulta primordial tener un buen estimador de estos costos.</p><p>Para realizar dicha estimación, se utilizó un modelo de predicción basados en redes neuronales wavelet radial con distintas variaciones del algoritmo de optimización por enjambre de partículas que permitieran estimar lo más exactamente posible los costos de elaboración de las tuberías.</p><p>El modelo IW-PSO fue el que obtuvo los mejores resultados, obteniendo un MAPE de 12.9274 y un valor de coeficiente de correlación (R2) de 0.9611 en comparación con el modelo QPSO y UPSO</p>
<p>Cost estimation is a key factor in the early stages of product development, including pipelines. In the early stages of development, it was decided almost 80% of total product cost, so it is essential to have a good estimate of these costs.</p><p>To make this estimate, we used a prediction model based on wavelet radial neural networks with different variations of the optimization algorithm particle swarm that allowed most accurately estimate development costs of the pipes.</p><p>The IW-PSO model was the one that obtained the best results, obtaining a MAPE of 12.9274 and a value of the correlation coefficient (R2) of 0.9611 compared with QPSO and UPSO model</p>
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Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
Ingeniero Civil en Informáticatítulo
INGENIERIA CIVIL INFORMATICA
<p>La estimación de costos es un factor clave durante las primeras etapas de desarrollo de productos, incluidas las tuberías. En las primeras fases de desarrollo, se decide casi el 80% del costo total del producto, por lo que resulta primordial tener un buen estimador de estos costos.</p><p>Para realizar dicha estimación, se utilizó un modelo de predicción basados en redes neuronales wavelet radial con distintas variaciones del algoritmo de optimización por enjambre de partículas que permitieran estimar lo más exactamente posible los costos de elaboración de las tuberías.</p><p>El modelo IW-PSO fue el que obtuvo los mejores resultados, obteniendo un MAPE de 12.9274 y un valor de coeficiente de correlación (R2) de 0.9611 en comparación con el modelo QPSO y UPSO</p>
<p>Cost estimation is a key factor in the early stages of product development, including pipelines. In the early stages of development, it was decided almost 80% of total product cost, so it is essential to have a good estimate of these costs.</p><p>To make this estimate, we used a prediction model based on wavelet radial neural networks with different variations of the optimization algorithm particle swarm that allowed most accurately estimate development costs of the pipes.</p><p>The IW-PSO model was the one that obtained the best results, obtaining a MAPE of 12.9274 and a value of the correlation coefficient (R2) of 0.9611 compared with QPSO and UPSO model</p>