Scientific Paper: Machine Learning for Building Code Waiver Assessment: A Predictive Analytics Framework from 197 Singapore BCA Cases (2021–2023)

В фокусе внимания — научное исследование, посвященное применению машинного обучения для оценки запросов на отступления от строительных норм. Работа представляет собой фреймворк предиктивной аналитики, разработанный на основе данных 197 случаев, рассмотренных Управлением по строительству Сингапура (BCA) в период с 2021 по 2023 год. Основная задача исследования — разработка модели, способной прогнозировать результаты рассмотрения заявок на получение разрешений на отклонения от стандартных требований строительных кодексов. Использование методов машинного обучения в этой области представляет собой научную новизну, поскольку позволяет автоматизировать и стандартизировать процесс принятия решений, который традиционно требует значительных временных и экспертных ресурсов. Предложенный подход может способствовать повышению эффективности регуляторных процедур и прозрачности в строительной отрасли, предоставляя инструмент для более обоснованной и быстрой оценки сложных запросов.