การประมาณราคาก่อสร้างบ้านพักอาศัยโดยเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม

• Main Author: วิศว์ ดวงแสงทอง
• Other Authors: ชยานนท์ หรรษภิญโญ
• Format: Independent Study
• Published: เชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ 2020
• Subjects: การประมาณราคา; บ้านพักอาศัย; เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม
• Online Access: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/69279
• Institution: Chiang Mai University

This independent study aims to study on the efficiency of cost prediction of less than 2-story houses in Thailand using Artificial Neural Network Technique. The study done by modeling a cost predictive model by using 8 types of functional area of house as inputs of artificial neural network. Training of the model done on 50 samples of no more than 2 stories houses. Using the model to estimate house price in comparison to regression analysis technique. Results of the study showing that the Artificial Neural Network technique is more accurate than regression analysis technique. Moreover, Artificial Neural Network technique also can be uses in various size of houses. While regression analysis has limited use on specific range of sizing of houses.