Predicción del importe de actuaciones de mantenimiento en viviendas y solares ubicados en España usando perceptrones multicapa
La eficiente gestión de los activos inmobiliarios es una de las actividades con mayor demanda en el sector de la ingeniería de la edificación. La determinación y programación de los trabajos de mantenimiento resulta fundamental para que las entidades financieras establezcan el orden de inversión en...
| Autores: | , , , , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Consejo General de la Arquitectura Técnica de España (CGATE) |
| Repositorio: | RIARTE |
| OAI Identifier: | oai:www.riarte.es:20.500.12251/1534 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/20.500.12251/1534 http://dx.doi.org/10.6036/9061 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Activos inmobiliarios Ingeniería de Edificación Mantenimiento de edificios Perceptrón multicapa Entidad bancaria Financiación Suelos Viviendas Mercado Inmobiliario 3305.14 Viviendas 5304.06 Dinero y Operaciones Bancarias |
| Resumo: | La eficiente gestión de los activos inmobiliarios es una de las actividades con mayor demanda en el sector de la ingeniería de la edificación. La determinación y programación de los trabajos de mantenimiento resulta fundamental para que las entidades financieras establezcan el orden de inversión en función del importe presupuestado. Dado que es un proceso de trabajo lento, resulta necesario su optimización. En este trabajo se desarrollan dos perceptrones multicapa (PM) para la determinación del importe económico en los trabajos de mantenimiento en las dos tipologías de activos inmobiliarios de mayor interés para el sector de la edificación: solares y viviendas. En base al entrenamiento con 76 casos de estudio para solares y 317 para viviendas, se obtuvieron que las configuraciones de PM óptimas fueron las de 6 y 12 nodos, respectivamente, y se determinaron las variables de entrada que más influyen en su comportamiento. Además, los PM presentaron un comportamiento más óptimo con respecto a los de regresión lineal múltiple. Finalmente, se testearon los PM ante 15 casos de estudio nuevos para cada modelo, prediciendo los importes presupuestados para los trabajos de mantenmiento con una desviación inferior al 11% con respecto al valor real en la mayoría de ellos. |
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