صناعة الإنشاءات في المملكة العربية السعودية تلعب دورًا هامًا في تعزيز البنية التحتية للبلاد وتعزيز التنمية الاقتصادية شهدت المملكة العربية السعودية زيادة كبيرة في الطلب على المباني السكنية في السنوات الأخيرة نتيجة لزيادة السكان وتزايد المراكز الحضرية ومع ذلك، تواجه الصناعة الإنشائية عدة عقبات، ومن بين أهمها السيطرة الفعّالة على تكاليف_x000D_
البناء_x000D_
يمتلك استخدام الذكاء الاصطناعي (AI)وتحليل البيانات المتقدمة القدرة على التصدي لهذه التحديات، مما يحدث طريقة طريقة في كيفية إدارة تكاليف البناء في قطاع البناء السكني في المملكة العربية السعودية. يهدف هذا البحث إلى تحديد وتقييم لتكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعة البناء في المملكة العربية السعودية، مع التركيز بشكل خاص على التقدير الدقيق والسيطرة والتحسين لتحديد تكاليف البناء للمباني السكنية. يقوم هذا الأطروحة بدراسة في تعقيدات إدارة تكاليف البناء في سياق بناء المباني السكنية في المملكة العربية السعودية. من خلال استطلاع شامل باستخدام الاستبيان وتم تحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على تكاليف البناء في المملكة العربية السعودية ظهرت عوامل مثل البنية التحتية، ومساحة البناء، ونوع الأساس، وجودة المواد، ومراقبة الجودة كمؤثرات هامة. أظهر التحليل الإحصائي عدم وجود فروقات كبيرة في الأهمية المحسوسة لمختلف المعايير استنادًا إلى نشاط العمل في المؤسسة. ومع ذلك، أشار المقاولون إلى نوع الأساس ونوع أعمال المياه والصرف الصحي كعوامل حرجة بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد المخاطر مثل المخاطر المالية ونقص العمال المهرة وتقلبات أسعار المواد كمخاوف مهمة_x000D_
من خلال استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، قدمت هذا الدراسة بتطوير نموذج لتوقع الانحرافات في لتكاليف مشاريع البناء، مما أظهر قدرة تنبؤ قوية من خلال تحليل البيانات التاريخية واستطاع النموذج ANNs التنبؤ بدقة بالشذوذات في الإنفاق ، مما يدل على فعاليته و تم العثور على متوسط الخطأ المربع المعياري لهذا النموذج مساويًا لـ 0.1141 ومتوسط الخطأ المطلق المعياري مساويًا لـ 0.1608، مع نسخته المقيّسة عند 0. يُظهر ذلك قدرة تنبؤ قوية ومع ذلك، يُعترف بوجود تحديات في التنبؤ بالبناء ما زالت قائمة. على الرغم من قوة النموذج، فإن وجود تغييرات في البيانات يستدعي تعديلات مستمرة لتحقيق أفضل أداء _x000D_