Интеллектуальная модель матрицы рисков с применением ИИ в строительстве

1.

Интеллектуальная модель
матрицы рисков с применением
ИИ в строительстве
• Современные строительные проекты
характеризуются высокой степенью
неопределенности, что требует более
точных методов управления рисками.
Традиционные экспертные оценки
становятся недостаточными.
• В работе рассматривается использование
алгоритмов ИИ (XGBoost, Random Forest)
для построения интеллектуальной матрицы

2.

Современные подходы к
управлению рисками
• ➤ Риск — вероятность наступления
неблагоприятных событий.
• ➤ Традиционные методы — матрицы
воздействия, экспертные оценки.
• ➤ Современные методы:
• - ARIMA, регрессии, Random Forest, XGBoost
• - Глубокие нейросети: LSTM, BERT
• ИИ позволяет выявлять скрытые

3.

Используемые ИИ-алгоритмы
• ✅ Random Forest — устойчив к выбросам,
хорошо обобщает данные
• ✅ XGBoost — быстрый, точный, эффективен
на больших выборках
• ✅ Логистическая регрессия — быстрая
классификация рисков
• Алгоритмы автоматизируют оценку рисков
и снижают человеческий фактор.
Explainable AI (SHAP) обеспечивает

4.

Создание матрицы рисков на
базе ИИ
•