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Los proyectos de mejora de canales de campo (FCIP) son uno de los ambiciosos proyectos construidos para salvar el agua dulce. Los FCIP se aplican como un estudio de caso para aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) para proyectar modelos de costos. El primer paso es desarrollar un modelo de costos conceptuales para identificar los principales factores de costos que afectan al proyecto. Por lo tanto, la selección de las variables de entrada sigue siendo una parte importante del desarrollo del modelo, ya que una mala selección de las variables puede disminuir la precisión del modelo. El estudio descubrió los impulsores más importantes de los FCIP basándose en un enfoque cualitativo y otro cuantitativo. Posteriormente, el estudio ha desarrollado un modelo de costos paramétricos basado en la IA y métodos de aprendizaje automático como la regresión cuadrática, las redes neuronales artificiales (RNA), el modelo difuso y el razonamiento basado en casos, el algoritmo genético (GA) y los sistemas difusos híbridos. Este libro ha sido traducido con Inteligencia Artificial.
About the author
I have finished my M.Sc. degree since January 2018. I am an active certified project management professional (PMP) and engineer in the petroleum sector in Egypt. My research interests are artificial intelligence (AI), project management, and renewable energy. For more details, please visit my LinkedIn account (Haytham H. Elmousalami).
