ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА И ДОСТОВЕРНОСТИ МОНИТОРИНГА ЦЕН В СТРОИТЕЛЬСТВЕ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ

В статье рассматривается проблема контроля за достоверностью данных мониторинга цен на строительные ресурсы. Представлен методический подход, основанный на оценке вероятности гипотез, байесовской вероятностной модели, самообучаемых алгоритмах с использованием методов построения искусственных нейронных сетей. Развитие предложенного в статье математического, логического аппаратов и реализация самообучающихся алгоритмов обработки вероятностных моделей позволят специализированным организациям и органам исполнительной власти, отвечающим за ценообразование в строительстве и промышленности стройматериалов, повысить требования к проведению мониторинга ресурсов, используемых в строительстве, качество самого мониторинга и, как следствие, точность определения стоимости строительства и разрабатываемых индексов к сметным нормативам.

PROBABILISTIC METHODS OF QUALITY AND RELIABILITY ESTIMATION OF PRICE MONITORING IN CONSTRUCTION AND BUILDING MATERIALS INDUSTRY

The article considers the problem of controlling the reliability of data on monitoring prices for construction resources. A methodical approach based on the method for estimating the probability of hypotheses, the Bayesian probability model, self-learning algorithms based on the use of methods for constructing artificial neural networks is presented. The development of the mathematical, logical apparatus proposed in this article and the implementation of selflearning algorithms for processing probabilistic models will allow specialized organizations and executive bodies responsible for pricing in construction and building materials industry to increase the requirements for monitoring the resources used in construction, and to improve the quality of monitoring And as a consequence, the accuracy of determining the cost of construction and the accuracy of the development Indexes to the estimated standards.