Планування часу виконання робіт у гібридних проєктах

Abstract

Обґрунтована структура нейронної мережі для планування природно-дозволеного фонду часу на виконання робіт впродовж життєвого циклу гібридних проєктів. Вона передбачає 5 входів, які відображають значення тривалості природно-дозволеного часу на виконання робіт у 5 попередніх добах, та 2 прихованих шари, що мають по 5 нейронів. Архітектура нейронної мережі передбачає використання багатошарово персептрона, виконання навчання із учителем та методу зворотного поширення похибки. Він базується на алгоритмі, який забезпечує мінімізацію помилки прогнозу завдяки поширенню сигналів помилки від виходів мережі (прогнозної тривалості фонду часу на виконання робіт) до її входів (значень тривалості фонду часу на виконання робіт у попередніх добах), в напрямку, який є зворотним до прямого поширення сигналів. Проведені дослідження на основі навчання нейронної мережі показують, що за кількості епох навчання понад 25000, похибка прогнозу не перевищує 4,8 %. Для навчання нейронної мережі використано статистичні дані літніх місяців 2020 року, які характерні для умов Володимир-Волинського району Волинської області.