Estimación de los costes de construcción de viviendas rústicas mediante Redes Neuronales Artificiales

• Coloma, J. F. ^[1] ; Valverde, L. R. ^[1] ; García, M. ^[1]
  1. [1] Universidad de Extremadura

     Universidad de Extremadura

     Badajoz, España

     
• Localización: Informes de la construcción, ISSN 0020-0883, Vol. 71, Nº. 554 (abril-junio), 2019
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation of rustic housing construction costs through Artificial Neural Networks
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• Resumen
  • español

    La Administración Pública y el promotor privado buscan tener un conocimiento previo de los costes de cualquier edificación. Existen en la literatura numerosas metodologías que permiten realizar la valoración de un inmueble, pero siempre se ha realizado para viviendas urbanas en ciudades grandes o medianas. Esta investigación propone el uso de Inteligencia Artificial para el estudio de viviendas rústicas en pequeñas ciudades como la de Cáceres (España). La investigación propone un procedimiento de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para conseguir por un lado estimar a través de un método automático el coste de construcción de la vivienda rústica y por otro, identificar los atributos más determinantes en su precio final. La RNA diseñada establece como variables más influyentes en el precio final del inmueble los espacios húmedos (baños y cocina), la superficie construida y la antigüedad por este orden, diferenciándose de las variables más determinantes en el precio de las viviendas urbanas en grandes o medianas ciudades que son la superficie construida y su ubicación.

  • English

    The Public Administration and the private developer seek to have a prior knowledge of the costs of any building. There are numerous methodologies in the literature that allow the real estate valuation of a property, but it has always been done for urban houses in large or medium-sized cities. This research proposes the use of Artificial Intelligence for the study of rustic houses in small cities such as Caceres (Spain). The research proposes a procedure of Artificial Neural Networks (ANN) to achieve on the one hand, to estimate, through an automatic method, the construction cost of rustic houses and, on the other hand, to identify the most determining attributes in its final price and its marginal weight. The designed ANN establishes as more influential variables in the final price of the property the wet spaces (bathrooms and kitchen), the constructed surface and the age in this order, differentiating themselves from the most determining variables in the price of urban houses in large or medium-sized cities that are the constructed surface and its location.