| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,140 |
| تعداد مقالات | 76,843 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,469,523 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,530,124 |
ارزیابی و اولویتبندی عوامل مؤثر بر هوشمندسازی مدیریت پروژههای ساخت سدهای بتنی با رویکرد ترکیبی تصمیمگیری چند معیاره فازی و یادگیری ماشین | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 57، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 39-67 اصل مقاله (2.09 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.409192.670080 | ||
| نویسندگان | ||
| اُسامَه عبدالطیف عبداله الموسوی1؛ میرعلی محمدی* 2؛ محمد خردرنجبر3؛ شاهین رفیعی4 | ||
| 1دانشجوی دکتری گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران. | ||
| 2گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی، دانشکاه ارومیه | ||
| 3استادیار گروه مهندسی عمران، واحد کرج، دانشگاه آزاد اسلامی، کرج، ایران. | ||
| 4استاد گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
| چکیده | ||
| با توجه به پیچیدگی روزافزون پروژههای ساخت سدهای بتنی و گسترش کاربرد فناوریهای هوشمند، فقدان یک چارچوب بومی و نظاممند برای شناسایی و اولویتبندی عوامل مؤثر بر هوشمندسازی مدیریت این پروژهها، تصمیمگیریهای مدیریتی و فنی را با عدم قطعیت مواجه کرده است. هدف این پژوهش، توسعه یک چارچوب ترکیبی و دادهمحور برای ارزیابی و اولویتبندی عوامل مؤثر بر هوشمندسازی مدیریت پروژههای سدهای بتنی است. در این راستا، ۱۰۰ عامل کلیدی در قالب ۹ معیار اصلی شامل فنی، زمانی، اقتصادی، ایمنی، فرهنگی، محیطی، قانونی، نظارتی و فناوری شناسایی شد. دادهها از طریق دو پرسشنامه ساختاریافته گردآوری گردید؛ بهگونهای که ارزیابی عوامل توسط ۳۳ کارشناس و مقایسههای زوجی معیارها توسط ۴۲ متخصص باتجربه انجام شد. در گام نخست، از روشهای تصمیمگیری چندمعیاره فازی برای وزندهی معیارها، تحلیل روابط علّی میان آنها و محاسبه امتیاز نهایی هر عامل استفاده شد. در گام دوم، خروجیهای حاصل از این مرحله بهعنوان دادههای ورودی به 12 مدلهای یادگیری ماشین بهکار گرفته شد تا قابلیت پیشبینی وزنها، پایداری رتبهبندی و تحلیل حساسیت نتایج مورد ارزیابی قرار گیرد. در چارچوب تلفیقی، سه مدل رگرسیون شامل رگرسیون حداقل مربعات جزئی، رگرسیون بیزی و رگرسیون ریج بررسی شد که نتایج نشان داد مدل حداقل مربعات جزئی از دقت و پایداری بالاتری برخوردار است. یافتهها حاکی از آن است که عوامل فنی و بومی، بهویژه محدودیتهای ناشی از تحریمها و نیاز به سامانههای هوشمند پایش، بیشترین اثرگذاری را دارند. چارچوب ارائهشده، با توجه به ماهیت دادهمحور و ساختار انعطافپذیر، برای مناطق دارای شرایط فنی، مدیریتی و نهادی مشابه قابل تعمیم است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تصمیمگیری چندمعیاره؛ ارزیابی فازی؛ تحلیل روابط علّی؛ پیشبینی دادهمحور؛ فناوریهای هوشمند | ||
| مراجع | ||
|
Abdi, H. (2010). Partial least squares regression and projection on latent structure regression (PLS regression). Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(1), 97–106. https://doi.org/10.1002/wics.51 Adibi, A., Rajabifard, A., Shojaei, D., Kalantari, M., & Saberi, M. (2024). Enhancing healthcare through sensor-enabled digital twins in smart environments: A comprehensive analysis. Sensors, 24(9), 2793. https://doi.org/10.3390/s24092793 Al-Nasser, H., Ahmad, M. E., Abadía, P. P., Geck, C. C., Al-Zuriqat, T., Dragos, K., & Smarsly, K. (2024, March). Digital twin architectures in civil engineering: A systematic literature review. In Proceedings of the Fachtagung Baustatik – Baupraxis (Hamburg, Germany). Alvanchi, A., Jafari, M. A., & Didehvar, N. (2023). A novel BIM strategic plan development method for the water industry of Iran. Scientia Iranica. Sharif University of Technology. Aydin, F., & Gümüş, B. (2022). Comparative analysis of multi-criteria decision-making methods for the assessment of optimal SVC location. Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, 70(2). Baghalzadeh Shishehgarkhaneh, M., Fard Moradinia, S., & Keivani, A. (2022, February). Time and cost management of dam construction projects based on building information modeling (BIM): A case study in Kurdistan province. In Proceedings of the 7th International Congress on Civil Engineering, Architecture and Urban Development (Tehran, Iran). Bay, S., Haj Ghasem, H. R., & Emamzadeh, S. S. (2024). A review on sustainable development and environment in civil engineering: A comprehensive approach to smart water resource management. In Proceedings of the First National Conference on Entrepreneurship Opportunities, Employment and Sustainable Development. (In Persian). https://civilica.com/doc/2154865 Bilal, M., & Oyedele, L. O. (2020). Guidelines for applied machine learning in construction industry—A case of profit margins estimation. Advanced Engineering Informatics, 43, 101013. https://doi.org/10.1016/j.aei.2019.101013 Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2010). Project management by MULTIMOORA as an instrument for transition economies. Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5–24. https://doi.org/10.3846/tede.2010.01 Eledum, H. Y. (2016). A comparison study of ridge regression and principal component regression with application. International Journal of Research, 3(8), 283. Fontela, E., & Gabus, A. (1976). The DEMATEL observer. Battelle Geneva Research Center. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7 Heravi, G., & Gerami Seresht, N. (2018). A multi-criteria decision-making model for prioritizing the non-critical activities in construction projects. KSCE Journal of Civil Engineering, 22(10), 3753–3763. https://doi.org/10.1007/s12205-017-1275-5 Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In Multiple attribute decision making (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9 Firinguetti, L., Kibria, G., & Araya, R. (2017). Study of partial least squares and ridge regression methods. Communications in Statistics - Simulation and Computation, *46*(8), 6631–6644. https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1210168 Kumar, R., & Pamucar, D. (2025). A comprehensive and systematic review of multi-criteria decision-making (MCDM) methods to solve decision-making problems: Two decades from 2004 to 2024. Spectrum of Decision Making and Applications, 2(1), 178–197. https://doi.org/10.31181/sdmap21202524 Laarhoven, P. J. M., & Pedrycz, W. (1983). A fuzzy extension of Saaty’s priority theory. Fuzzy Sets and Systems, 11(1–3), 229–241. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80082-7 Liu, X., Antwi-Afari, M. F., Li, J., Zhang, Y., & Manu, P. (2025). BIM, IoT, and GIS integration in construction resource monitoring. Automation in Construction, 174, 106149. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106149 Liu, Y., Wang, H., Guan, X., Meng, Y., & Xu, H. (2025). Urban flood depth prediction and visualization based on the XGBoost–SHAP model. Water Resources Management, 39, 1353–1375. https://doi.org/10.1007/s11269-024-04006-4 Lyu, H. (2025). Hybrid ARIMA–LSTM model for stock market prediction: A time series and deep learning integration approach. Informatica, 49(22). https://doi.org/10.31449/inf.v49i22.8510 Mostofi, F., Bahadır, Ü., Tokdemir, O. B., Toğan, V., & Yepes, V. (2025). Enhancing strategic investment in construction engineering projects: A novel graph attention network decision-support model. Computers & Industrial Engineering, 203, 111033. https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.111033 Nguyen, N.-M. (2025). Predicting mechanical properties of concrete structures using metaheuristic-optimization-based machine learning models. Applied Soft Computing, 172, 112893. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112893 Niazkar, M., Menapace, A., Brentan, B., Piraei, R., Jimenez, D., Dhawan, P., & Righetti, M. (2024). Applications of XGBoost in water resources engineering: A systematic literature review (Dec 2018–May 2023). Environmental Modelling & Software, 174, 105971. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2023.105971 Norouzi, R., Salmasi, F., & Arvanaghi, H. (2020). Uplift pressure and hydraulic gradient in Sabalan Dam. Applied Water Science, 10(5), 111. https://doi.org/10.1007/s13201-020-01195-2 Nourani, B., Salmasi, F., Abbaspour, A., & Oghati Bakhshayesh, B. (2017). Numerical investigation of the optimum location for vertical drains in gravity dams. Geotechnical and Geological Engineering, 35(2), 799–808. https://doi.org/10.1007/s10706-016-0144-1 Opricovic, S. (1998). Multicriteria optimization of civil engineering systems. Faculty of Civil Engineering, University of Belgrade. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1 Pan, Y., & Zhang, L. (2021). Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction, 122, 103517. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103517 Pedregosa, F., et al. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830. https://www.jmlr.org/papers/v12/pedregosa11a.html Rao, C., Zhao, Y., & Zhang, Z. (2009). Multi-attribute auction method based on grey relational degree of hybrid sequences. Journal of Grey System, 21(2), 175–184. Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill. Saaty, T. L. (1996). Decision making with dependence and feedback: The analytic network process. RWS Publications. Sacks, R., Eastman, C., Lee, G., & Teicholz, P. (2018). BIM handbook: A guide to building information modeling for owners, designers, engineers, contractors, and facility managers (3rd ed.). John Wiley & Sons. Salmasi, F., & Hakimi Khansar, H. (2021). Simulation of Kaboudval Dam behavior during construction using 3D numerical modeling. Amirkabir Journal of Civil Engineering, 53(9), 3967–3984. https://doi.org/10.22060/ceej.2020.18172.6790. (In Persian) Sasani, E., & Bay, S. (2023). Evaluation of sedimentation in small dam reservoirs (Chaharmahal and Bakhtiari region). Paye Shahr Monthly, 5(55), 1–5. (In Persian) scikit-learn.org. (2024). Principal component regression vs. partial least squares regression. https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cross_decomposition/plot_pcr_vs_pls.html Baghalzadeh Shishehgarkhaneh, M., Fard Moradinia, S., Keivani, A., & Azizi, M. (2023). BIM-based resource trade-off in dam project scheduling using atomic orbital search algorithm. Amirkabir Journal of Civil Engineering. Advance online publication. https://doi.org/10.22060/ajce.2023.22042.5818 Skibniewski, M. J. (2025). The present and future of smart construction technologies. Engineering, 44, 21–23. Succar, B. (2009). Building information modelling framework: A research and delivery foundation for industry stakeholders. Automation in Construction, 18(3), 357–375. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.10.003 Taheri Aghdam, A., Salmasi, F., & Arvanaghi, H. (2021). Numerical simulation of effect of drain pipe on uplift force, exit hydraulic gradient and seepage in gravity dams. Amirkabir Journal of Civil Engineering, 53(6), 2543–2556. https://doi.org/10.22060/ceej.2019.17183.6489. (In Persian) Tan, T., Mills, G. R., Papadonikolaki, E., & Liu, Z. (2021). Combining multi-criteria decision-making methods with building information modelling: A review. Automation in Construction, 121, 103451. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103451 Valipour, A., Sarvari, H., & Tamošaitiene, J. (2018). Risk assessment in PPP projects by applying different MCDM methods and comparative results analysis. Administrative Sciences, 8(4), 80. https://doi.org/10.3390/admsci8040080 Xu, L., Zhang, Y., Liu, M., & Li, Y. (2025). Robotics in the construction industry: A bibliometric review of recent trends and technological evolution. Applied Sciences, 15(11), 6277. https://doi.org/10.3390/app15116277 Yosefi, A., Khorramnia, S., Jahangir, H., & Mehtari, R. (2025). Integration of IoT and digital twin in smart construction. In Proceedings of the 2nd National Conference on Infrastructure Engineering (Urmia University, Iran). Yu, Q., et al. (2025). Research on a hybrid model for flood probability prediction based on time convolutional network and particle swarm optimization algorithm. Scientific Reports, 15(1), 6870. https://doi.org/10.1038/s41598-025-6870-x Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Electronics and Electrical Engineering, 122(6), 3–6. https://doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810 Zhang, X., et al. (2025). A hybrid machine learning-enhanced MCDM model for transport safety engineering. Scientific Reports, 15(1), 36467. Zhu, X. (2023). Machine learning-supported multiple criteria decision making for project delivery system selection (Doctoral dissertation, Queen's University Belfast). Zolfani, S. H., Pourhossein, M., Yazdani, M., & Zavadskas, E. K. (2018). Evaluating construction projects of hotels based on environmental sustainability with MCDM framework. Alexandria Engineering Journal, 57(1), 357–372. https://doi.org/10.1016/j.aej.2016.11.002.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 83 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 87 |
||