مدل سازی ریسک مبتنی بر داده برای پروژه های زیرساختی با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی

پروژه های زیرساختی به عنوان پایه های اساسی توسعه اقتصادی و اجتماعی، با پیچیدگی ها و ریسک های متعددی مواجه هستند که مدیریت موثر آن ها نقش حیاتی در موفقیت پروژه ها دارد. روش های سنتی مدیریت ریسک، هرچند مفید، محدودیت هایی چون وابستگی به نظرات کارشناسی، زمان بر بودن و عدم انعطاف پذیری دارند. این مقاله به بررسی و ارائه چارچوبی داده محور برای مدل سازی و پیش بینی ریسک در پروژه های زیرساختی با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می پردازد. بهره گیری از داده های تاریخی پروژه ها و فناوری های نوین مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق، امکان شناسایی دقیق تر و خودکار ریسک ها و بهبود تصمیم گیری را فراهم می آورد. نتایج نشان می دهد که این رویکرد می تواند محدودیت های روش های سنتی را برطرف کرده، کیفیت مدیریت ریسک را افزایش داده و موجب کاهش هزینه ها و تاخیرات در پروژه های زیرساختی شود. در نهایت، چارچوب پیشنهادی می تواند به عنوان ابزاری عملیاتی برای مدیران پروژه در بهبود فرآیندهای مدیریت ریسک مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

مدیریت ریسک ، پروژه های زیرساختی ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، پردازش زبان طبیعی (NLP) ، یادگیری عمیق ، مدل سازی ریسک ، پیش بینی ریسک ، داده محور ، تحلیل داده های تاریخی ، تصمیم گیری چندمعیاره ، چارچوب مدیریت ریسک