dr inż. Anna Krawczyńska-Piechna, Politechnika Warszawska, Wydział Budownictwa, Mechaniki i Petrochemii

Autor do korespondencji e-mail: Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.

DOI: 10.15199/33.2017.08.34

Deskowania stropowe i ścienne są jednym z najistotniejszych środków realizacji robót betonowych, a koszt ich użycia stanowi 40 – 50% kosztu jednostkowego wykonania elementu żelbetowego. Z tego też względu wybór systemu deskowania począwszy od początku lat dziewięćdziesiątych jest poruszany przez naukowców na całym świecie. W artykule zaprezentowano zastosowanie wybranych metod wielomodelowej analizy dyskryminacyjnej do procesu wyboru deskowania stropowego. Określono model rozpatrywanego problemu decyzyjnego. Na podstawie danych pozyskanych z inwestycji zrealizowanych w kraju porównano skuteczność działania wybranych klasyfikatorów i wskazano możliwości udoskonalenia zaproponowanych rozwiązań.

Słowa kluczowe: deskowanie stropowe, wybór deskowania, analiza dyskryminacyjna, zagregowane klasyfikatory.

* * *

Application of discrimination analysis methods in case of horizontal formwork selection

Formwork is the largest single cost item in cast-in place reinforced concrete structure and can be estimated as 40-50% of the cost of the concrete skeleton. This is why the formwork selection has been discussed since early 90’s by various researchers all over the world. The paper introduces classifier ensembles as a tool that can be applied to solve formwork selection problem and describes the mathematical model of the decision problem. The data collected on the national construction sites were used in order to compare various classifiers’accuracy of classification. The paper ends with indications that should improve the proposed solutions.

Keywords: horizontal formwork, formwork selection, discrimination analysis, classifier ensembles.

Literatura
[1] Biruk Sławomir, Piotr Jaśkowski. 2013. „Dobór elementów deskowania ścian z uwzględnieniem kryteriów ekonomicznych”. Budownictwo i Architektura 12 (1): 7 – 14.
[2] Breiman Leo. 1996. „Bagging predictors”. Machine Learning 24: 123 – 140.
[3] Breiman Leo. 2001. „Random forests”. Machine Learning 45: 5 – 32.
[4] Elbeltagi Emad, Ossama Hosny,Ahmed Elhakeem, Abd-Elrazek Mohamed Emam, Ahmed Abdullah. 2011. „Selection of slab formwork system using fuzzy logic”. Construction Management and Economics 29: 659 – 670.
[5] Friedman Jerome, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. 2000. „Additive logistic regression: a statistical view of boosting”. Annals of Statistics 28 (2): 337 – 407.
[6] Freund Yoav, Robert E. Shapire. 1996. „A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting”. Journal of Computer and System Sciences 55: 119 – 139.
[7] Gatnar Eugeniusz. 2009. Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji. Warszawa. Wydawnictwo Naukowe PWN.
[8] Hanna Awad S., Victor E. Sanvido. 1991. „Interactive horizontal formwork selection system”. Concrete International: Design and Construction 13
(8): 50 – 56.
[9] Kamarthi Sagar V., Victor E. Sanvido, Soundar R. Kumara. 1992. „Neuroform – neural network system for vertical formwork selection”. Computing in Civil Engineering 6 (2): 178 – 193.
[10] Koronacki Jacek, Jan Ćwik. 2008. Statystyczne systemy uczące się. Warszawa. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit.
[11] Krawczyńska-PiechnaAnna. 2015. „Application of TOPSIS Method in Formwork Selection Problem”. Applied Mechanics and Materials 797: 101 – 107.
[12] Krawczyńska-Piechna Anna. 2016. „An Analysis of the Decisive Criteria in Formwork Selection Problem”. Archives of Civil Engineering 62 (1): 185 – 195. 
[13] Marcinkowski Roman,Anna Krawczyńska. 2009.
„Wybór systemu i planowanie wykorzystania deskowań w wykonawstwie monolitycznych konstrukcji betonowych”. Przegląd Budowalny (3): 53 – 59.
[14]OrłowskiZygmunt,TadeuszWrzos,KrzysztofTurczyniak. 2013. „Optymalizacja doboru deskowań ramowychściennych”.InżynierBudownictwa(5):67–71.
[15] Shapire Robert E. 1999. „Theoretical views of boosting and applications”. Algorithmic Learning Theory, 10th International Conference, Springer. Tokyo: 13 – 25.
[16] ShinYoonseok, Dae-Won Kim, Sung-WooYang, Hun-Hee Cho, Kyung-In Kang. 2008. „Decision support model using the AdaBoost algorithm to select formwork systems in high-rise building construction”. 25th ISARC-2008 Proceedings. Vilnus: 644 – 649.
[17] Shin Yoonseok, Dae-Won Kim, Jae-Yeob Kim, Kyung-In Kang, Moon-Young Cho, Hun-Hee Cho. 2009. „Application of AdaBoost to the retaining wall method selection in construction”. Journal of Computing in Civil Engineering 23: 188 – 192.
[18] Shin Yoonseok, Kim Taehoon, Hun-Hee Cho, Kyung-In Kang. 2012. „A formwork method selection model based on boosted decision trees in tall building construction”. Automation in Construction 23: 47 – 54.
[19] Tam C. M., Thomas Tong K. L., Tony Lau C. T., K. K. Chan. 2005. „Selection of vertical formwork system by probabilistic neural networks model”. Management and Economics 23: 245 – 254.
[20] Walesiak Marek, Eugeniusz Gatnar. 2009. Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. Warszawa. Wydawnictwo Naukowe PWN.

Otrzymano: 07.06.2017 r.

Przeczytaj cały artykuł >>

Materiały Budowlane 8/2017, str. 113-115 (spis treści >>)