Resumo

PESSOA, Alcineide et al. Previsión de costos de proyectos de construcción pública utilizando Redes Neuronales Artificiales de Perceptrón Multicapa: un estudio de caso. Ing. Investig. [online]. 2021, vol.41, n.3, e205.  Epub 20-Ago-2021. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v41n3.87737.

La ejecución de proyectos de construcción del sector público a menudo requiere el uso de recursos financieros no previstos durante la fase de licitación, lo que genera problemas de gestión. Este estudio tiene como objetivo presentar un modelo computacional basado en inteligencia artificial, específicamente en redes neuronales artificiales, capaz de pronosticar el costo de ejecución de proyectos de construcción de edificios públicos educativos brasileños. La base de datos utilizada en el entrenamiento y prueba del modelo neuronal se obtuvo del sistema en línea del Ministerio de Educación. La red neuronal utilizada fue un perceptrón multicapa como algoritmo de retropropagación optimizado por el método de descenso de gradiente. Para evaluar los resultados obtenidos, se calcularon los errores porcentuales absolutos medios y los coeficientes de correlación de Pearson. También se llevaron a cabo algunas pruebas de hipótesis con el fin de verificar la existencia de diferencias significativas entre los valores reales y los obtenidos por la red neuronal. Los errores porcentuales promedio entre los valores predichos y reales variaron entre el 5 % y el 9 %, y los valores de correlación alcanzaron el 0,99. Los resultados demostraron que es posible utilizar la inteligencia artificial como mecanismo auxiliar para la planificación de proyectos de construcción, especialmente en el sector público.

Palavras-chave : empresas públicas; costos; red neuronal artificial.

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