Модель оценки изменения продолжительности строительства крупнопанельных жилых зданий

Факторы, оказывающие влияние на продолжительность строительства, выявлены в процессе строительства крупнопанельных жилых домов и систематизированы по шести группам: технические, технологические, организационные, природно-климатические, проектные, экономические. Построена матрица планирования эксперимента и выполнена экспертная оценка групп факторов в соответствующих точках плана. Получены коэффициенты уравнения регрессии для оценки влияния групп факторов на продолжительность строительства. В результате анализа полученной модели по критерию Фишера выявлена ее неадекватность. В ходе исследования выполнен обзор моделей машинного обучения, предназначенных для решения задач прогнозирования в строительной сфере. Проведена экспертная оценка значимых факторов для двадцати крупнопанельных жилых зданий. С целью получения наиболее адекватной модели исследуемого процесса обработка данных выполнена с применением искусственных нейронных сетей. В результате проведенных исследований получена модель машинного обучения для определения изменения продолжительности строительства крупнопанельных жилых зданий в условиях влияния дестабилизирующих факторов. Модель может быть полезна как техническому заказчику при принятии решений о строительстве объекта, так и генеральному проектировщику при обосновании принятой продолжительности строительства.

А.Ф. САФИН¹, аспирант (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
Р.А. ИБРАГИМОВ¹, канд. техн. наук, доцент (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.);
А.А. ЛАПИДУС², д-р техн. наук, профессор (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.),
П.П. ОЛЕЙНИК², д-р техн. наук, профессор (Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.)

¹ Казанский государственный архитектурно-строительный университет (420043, г. Казань, ул. Зеленая, 1)
² Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (129337, г. Москва, Ярославское ш., 26)

1. Кабанов В.Н., Шилов Д.В. Оценка достоверности расчетного значения продолжительности строительного процесса // Научный журнал строительства и архитектуры. 2025. № 1 (77). С. 91–101. EDN: ­LQCJVU. https://doi.org/10.36622/2541-7592.2025.77.1.009
1. Kabanov V.N., Shilov D.V. Assessment of the reliability of the calculated value of the duration of the construction process. Nauchnyj Zhurnal Stroitel’stva i Arhitektury. 2025. No. 1 (77), pp. 91–101. (In Russian). EDN: ­LQCJVU.
https://doi.org/10.36622/2541-7592.2025.77.1.009
2. Розанцева Н.В., Золотарев В.В. Формирование эффективного графика производства работ при строительстве монолитного железобетонного дома // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19. № 10. С. 1676–1686. EDN: ­FFNXIM.
https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.10.1676-1686
2. Rozanceva N.V., Zolotarev V.V. Formation of an effective schedule of work during the construction of a monolithic reinforced concrete house. Vestnik MGSU. 2024. Vol. 19. No. 10, pp. 1676–1686. (In Russian). EDN: ­FFNXIM.
https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.10.1676-1686
3. Олейник П.П. Основные тенденции развития организации строительного производства // Строительное производство. 2022. № 2. С. 21–-25. EDN: ­VEAEP. https://doi.org/10.54950/26585340_2022_2_21
3. Oleynik P.P. Main development trends organizations of construction production. Stroitel’noe Proizvodstvo. 2022. No. 2, pp. 21–25. (In Russian). EDN: ­VEAEP. https://doi.org/10.54950/26585340_2022_2_21
4. Лапидус А.А. Метод повышения производительности труда в строительстве // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19. № 8. С. 1365–1372. EDN: ­FAHXKA. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.8.1365-1372
4. Lapidus A.A. A method of increasing labour productivity in construction. Vestnik MGSU. 2024. Vol. 19. No. 8, pp. 1365–1372. (In Russian). EDN: ­FAHXKA. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.8.1365-1372
5. Сальников К.Е. Сокращение продолжительности строительства в результате роста производительности труда // Финансы и управление. 2021. № 4. С. 38–49. EDN: ­XOEDDW. https://doi.org/10.25136/2409-7802.2021.4.34480
5. Sal’nikov K.E. Shortening the duration of construction as a result of labor productivity growth. Finansy i Upravlenie. 2021. No. 4, pp. 38–49. (In Russian). EDN: ­XOEDDW. https://doi.org/10.25136/2409-7802.2021.4.34480
6. Lapidus A., Abramov I., Kuzmina T., Abramova A., AlZaidi Z.A.K. Sustainable activity of construction companies under the influence of destabilizing factors on the duration of implementation of investment-construction projects. Buildings 2023. No. 11. Vol. 13. P. 2696. EDN: ­BSWHQV. https://doi.org/10.3390/buildings13112696
7. Бидов Т.Х., Хубаев А.О., Помытко Е.А., Котельникова А.Д. Методика оценки факторов, влияющих на эффективность реализации строительного проекта генподрядной организацией в направлении Fit-out // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19. Вып. 9. С. 1562–1569. EDN: ­WYRLVI. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.9.1562-1569
7. Bidov T.H., Hubaev A.O., Pomytko E.A., Kotel’nikova A.D. Methodology of evaluating of factors affecting the efficiency of construction project implementation by general contracting organization in Fit-out direction. Vestnik MGSU. 2024. Vol. 19. Iss. 9, pp. 1562–1569. (In Russian). EDN: ­WYRLVI. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.9.1562-1569
8. Saha Saibal Kumar, Patil Anchal, Dwivedi Ashish, Pamucar Dragan, Pillai Aparna. Analyzing the interactions among delay factors in construction projects: A multi criteria decision analysis. Reports in Mechanical Engineering. 2023. Vol. 4. No. 1, pp. 241–255. EDN: ­WYRLVI. https://doi.org/10.31181/rme040116112023s
9. Секисов А.Н., Коженко Н.В., Папоян А.А., Кристя Н.Г., Прозорова А.С. Основные тенденции и направления применения искусственного интеллекта в строительном секторе национального хозяйства: организационные и экономические аспекты // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2023. Т. 13. № 10А. С. 357–366. EDN: ­KLWUYE. https://doi.org/10.34670/AR.2023.20.36.039
9. Sekisov A.N., Kozhenko N.V., Papoyan A.A., Kristya N.G., Prozorova A.S. The main trends and directions of application of artificial intelligence in the construction sector of the national economy: organizational and economic aspects. Ekonomika: Vchera, Segodnya, Zavtra. 2023. Vol. 13. No. 10А, pp. 357–366. (In Russian). EDN: ­KLWUYE. https://doi.org/10.34670/AR.2023.20.36.039
10. Park D.; Yun S. Construction cost prediction using deep learning with BIM properties in the schematic design phase. Applied Sciences. 2023, 13, 7207. EDN: ­QVBSEM. https://doi.org/10.3390/app13127207
11. Al-Sinan M.A., Bubshait A.A., Aljaroudi Z. Generation of construction scheduling through machine learning and BIM: A blueprint. Buildings. 2024. Vol. 14. No. 4. EDN: ­DFOIRD. https://doi.org/10.3390/buildings14040934
12. Wu Zhijiang, Ma Guofeng. Automatic generation of BIM based construction schedule: Combining an ontology constraint rule and a genetic algorithm. Engineering, Construction and Architectural Management. 2023, No. 30 (3). https://doi.org/10.1108/ECAM-12-2021-1105
13. Ahmad Kueh, Sim Nee Ting, Yee Yong Lee, Chee Khoon Ng. Data-driven artificial neural network formulated multi-factored expression for predicting construction duration in government projects. Engineering, Construction and Architectural Management. 2025. https://doi.org/10.1108/ECAM-10-2024-1426
14. Gopinath Selvam, Kamalanandhini Mohan, Muthuvel Velpandian, Sheema Shah. Duration and resource constraint prediction models for construction projects using regression machine learning method. Engineering, Construction and Architectural Management. 2024. https://doi.org/10.1108/ECAM-06-2023-0582
15. Kelly Clement C. De Guzman, Patricia Anne L. Fernando, Emmanuel Aldrin R. Garcia, Patrick Kleyn M. Gegante, John Paul T. GenuiNo. Predictive modeling for cost and duration estimation in residential construction projects using machine learning algorithms. International Journal of Scientific Research and Engineering Development. 2024. Vol. 7. Iss. 3.
16. Сафин А.Ф., Ибрагимов Р.А., Олейник П.П. Методика моделирования продолжительности проектирования крупнопанельных жилых зданий // Промышленное и гражданское строительство. 2025. № 4. С. 51–59. EDN: ­QZKZNM. https://doi.org/10.33622/0869-7019.2025.04.51-59
16. Safin A. F., Ibragimov R.A., Olejnik P.P. Methodology for modeling the duration of design of large-panel residential buildings. Promyshlennoe i Grazhdanskoe Stroitel’stvo. 2025. No. 4, pp. 51–59. (In Russian). EDN: ­QZKZNM. https://doi.org/10.33622/0869-7019.2025.04.51-59
17. Загорская А.В., Лапидус А.А. Применение методов экспертной оценки в научном исследовании. Необходимое количество экспертов // Строительное производство. 2020. № 3. С. 21–34. EDN: ­TKKKCO. https://doi.org/10.54950/26585340_2020_3_21
17. Zagorskaya A.V., Lapidus A.A. Application of expert judgments methods in scientific research. Determination of the required number of experts. Stroitel’noe Proizvodstvo. 2020. No. 3, pp. 21–-34. (In Russian). EDN: ­TKKKCO. https://doi.org/10.54950/26585340_2020_3_21
18. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025668548. Программа для определения продолжительности строительства крупнопанельных жилых зданий серии АБД-9000К / Сафин А.Ф., Ибрагимов Р.А., Воробьев Е.С. Заявл. 20.06.2025. Опубл. 17.07.2025.
18. Svidetel’stvo o gosudarstvennoj registracii programmy dlya EVM № 2025668548. Programma dlya opredeleniya prodolzhitel’nosti stroitel’stva krupnopanel’nyh zhilyh zdanij serii ABD-9000K [Program for determining the duration of construction of large-panel residential buildings of the ABD-9000K series]. Safin A.F., Ibragimov R.A., Vorob’ev E.S. Declared 20.06.2025. Published 17.07.2025. (In Russian).