YOʻL QURILISHI LOYIHALARI UCHUN DASTLABKI XARAJATLARNI BAHOLASH: KOʻP REGRESSIYA USULI ASOSIDA

Absat Tursimuratov

##article.authors##

Absat Tursimuratov Muallif

##semicolon##

ko'p regressiya, xarajatlarni baholash, yo'l qurilishi, dastlabki baho, statistika..

##article.abstract##

Ushbu maqolada yo'l qurilishi loyihalari uchun dastlabki xarajatlarni aniqlashda ko'p regressiya tahlil usullari qo'llaniladi. Tadqiqotning asosiy maqsadi loyihalarning dastlabki bosqichlarida xarajatlarni yuqori aniqlik bilan baholashga imkon beradigan modellarni ishlab chiqishdir. 131 ta yoʻl qurilishi loyihasi ma’lumotlaridan foydalangan holda bir nechta regressiya modellari ishlab chiqilgan. Modellar loyihaning fizik ko'rsatkichlari (yoʻl uzunligi, kengligi va asosiy qurilish materiallari hajmi) asosida umumiy xarajatlarni prognozlashga qaratilgan. Natijalar koeffitsient aniqligi R2 0,92 dan 0,98 gacha bo'lganini ko'rsatdi, bu esa modellar real loyihalar ma'lumotlari bilan yaxshi mos kelishini tasdiqlaydi. Xatolik darajasi (MAPE) 13% dan 31% gacha o'zgarib, ilgari o'tkazilgan tadqiqotlar bilan ijobiy taqqoslanadi. Ushbu tadqiqot natijalari loyihalarning dastlabki bahosini samarali ravishda amalga oshirishga yordam beradi va qurilish jarayonlarini yaxshiroq rejalashtirish imkonini beradi.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

##submission.citations##

Mahamid, I. (2011). The impact of using multiple regression models on road construction project cost estimation // International Journal of onstruction Management, 11(1), pp. 1-10.

hang, Y., Wang, L., and Yang, J. (2015). New regression models for estimating road construction costs: A comprehensive analysis // Journal of Civil Engineering and Management, 21(2), pp. 124-134.

Koyuncu, S. and Shukorov, B. (2018). Practical applications of multiple regression analysis in project cost estimation // International Journal of Project Management, 36(4), pp. 556-566.

Miller, R. (2019). Economic implications of regression model applications in road construction projects // Construction Management and Economics, 37(3), pp. 267-278.