Artificial intelligence based model for variation contingency in construction projects / by Zeina Mohsen Hussein Hassan ; Supervisors Prof. Dr. Nabil Abdelbadie Yehia, Prof. Dr. Atef Abdelmoghny Ragab.
Material type:
TextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2025Description: 104 pages : illustrations ; 30 cm. + CDContent type: - text
- Unmediated
- volume
- نموذج لاستخدام الذكاء الإصطناعى فى تقرير قيمة تقديرية لأوامر التغيير فى مشروعات التشييد [Added title page title]
- 624.17
- Issues also as CD.
| Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Barcode | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis
|
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Ze.A (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110093372000 |
Browsing المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)
| No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | ||
| Cai01.13.05.M.Sc.2025.Mo.S Seismic behavior of R.C. structures with floating columns / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Na.A Adsorption of phosphorous from aqueous solutions using magnetic nanoparticles supported on biochar / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Om.M Modeling sustainability behavior of building materials using system dynamics and decision-making / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Ze.A Artificial intelligence based model for variation contingency in construction projects / | Cai01.13.05.Ph.D. 2022.EL.B BOUNDARY ELEMENT FORMULATIONS FOR STRUCTURAL DYNAMICS / | Cai01.13.05.Ph.D.1995.Ge.T Time-Dependent behavior of laterally loaded piles / | Cai01.13.05.Ph.D.1995.Ha.S. Strengthening Of Loaded Columns By R. C. Jackets / |
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 91 -95.
This thesis explores the management of variation orders in construction projects and the
potential integration of artificial intelligence (AI) techniques to enhance project performance.
The study begins by reviewing the existing literature on variation orders and examining their
types, causes, and effects. It highlights the significance of effective project planning,
communication, and contract management in minimizing variations. Additionally, the research
investigates the application of AI in predicting and managing variations, leveraging techniques
such as machine learning and data analytics. The findings emphasize the importance of data-
driven decision-making and collaboration among project stakeholders. The thesis recommends
strategies to enhance variation order management, including improved project planning,
strengthened contract management, and the adoption of AI techniques. Ultimately, the study
contributes to the development of an innovative AI-based model for managing variation
contingencies in construction projects, aiming to improve project outcomes and mitigate the
disruptive effects of variations
تهدف الرسالة "النموذج القائم على الذكاء الاصطناعي لطوارئ التغيير في مشاريع البناء" إلى معالجة المشكلة المعقدة والصعبة المتمثلة في أوامر التغيير في مشاريع البناء من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة (AI). غالبًا ما تؤدي أوامر التغيير، التي تتضمن تغييرات أو انحرافات عن العقد الأصلي أو نطاق المشروع، إلى اضطرابات كبيرة وتجاوز التكاليف وتأخير الجدول الزمني والنزاعات بين أصحاب المصلحة في المشروع. تعترف الأطروحة بالحاجة الماسة إلى اتباع نهج فعال واستباقي لإدارة حالات الطوارئ في مشاريع البناء لضمان نتائج المشروع الناجحة. ومن خلال اقتراح نموذج قائم على الذكاء الاصطناعي، تسعى الدراسة إلى إحداث ثورة في فهم الصناعة وإدارتها للتغيرات، وتمكين أصحاب المصلحة في المشروع من التنبؤ بتأثير أوامر التغيير بدقة وكفاءة أكبر.
Issues also as CD.
Text in English and abstract in Arabic & English.
There are no comments on this title.