AI-Based Schedule Overrun Prediction in Technical Projects Using Gradient Boosting Machine for Decision Support
Abdelkarim Ramzy Sweilem, Hala Jamil Abdoh, Ahmad Jamil Abdoh · Frontiers in Computer Science and Artificial Intelligence · 24 مايو 2026
AI-Based Schedule Overrun Prediction in Technical Projects Using Gradient Boosting Machine for Decision Support
السؤال. تعتمد الرقابة التقليدية على حكم الخبراء والخطط الثابتة، فيصعب التنبؤ بأداء الجدول الزمني مع ازدياد تعقيد المشاريع التقنية.
المنهجية. درّبنا نموذج Gradient Boosting Machine على بيانات عامة تضم 4,517 مشروعاً. المدخلات: المدة، والتكلفة الإجمالية، وحجم الفريق، وعامل المخاطر، ورضا العميل. والمستهدف: نسبة تأخر الجدول.
النتائج. فسّر النموذج نحو 83.5% من التباين في نسبة التأخير. وكان عامل المخاطر ومدة المشروع أكثر المتغيرات تأثيراً، ثم رضا العميل.
Sweilem, A. R., Abdoh, H. J., & Abdoh, A. J. (2026). AI-Based Schedule Overrun Prediction in Technical Projects Using Gradient Boosting Machine for Decision Support. Frontiers in Computer Science and Artificial Intelligence, 5(8), 01–16. https://doi.org/10.32996/jcsts.2026.5.8.1
ملخصات مبسطة للممارسين: ماذا تخبرنا 4,517 مشروعاً عن تأخر الجداول؟ وستة نماذج وسؤال واحد.
البحث المرتبط: Benchmarking Machine Learning Models for Software Project Schedule Overrun Prediction
عندك برنامج تريد تنفيذه أو شهادة تريد اجتيازها؟
أخبرني بما تعمل عليه، وسأرد عليك خلال يومي عمل، بالعربية أو الإنجليزية.