基于ELM的城市轨道交通系统建设成本估算研究

发布时间：2021-07-05 15:40

　　对城市轨道交通系统建设成本的估算能够在设计时实现城市轨道交通系统建设成本的控制与优化。针对传统成本估算模型计算量大、计算方法繁琐等缺点,基于多条在运营城市轨道交通线路的建设阶段成本数据,采用数据扩展的方法建立成本数据集。在选取少量关键成本指标的情况下,建立极限学习机（ELM,Extreme Learning Machine）模型,对城市轨道交通系统建设成本进行估算。测试结果表明,基于ELM的城市轨道交通系统建设成本估算模型的平均绝对百分比误差（MAPE,Mean Absolute Percentage Error）小于6%,在误差允许的范围内与实际数据吻合。该估算方法科学有效,能够满足城市轨道交通系统建设成本估算的工程需要。 

【文章来源】：铁路计算机应用. 2020,29(04)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

成本数据集1

成本数据集2

表1 线路建设成本数据表 单位:亿元/km 线路名称 前期准备成本 土建成本 车辆成本 车辆基地成本 机电设备成本 贷款利息 其他成本 延米造价 北京4号线 0.309 4 1.985 0 0.605 3 0.246 5 0.999 8 0.294 5 1.309 5 5.750 0 北京5号线 0.284 2 1.623 5 0.471 3 0.312 0 0.924 1 0.278 0 0.986 9 4.880 0 北京10号线 0.347 6 2.245 2 0.364 4 0.221 7 1.086 7 0.337 2 1.097 2 5.700 0 北京八通线 0.088 2 0.441 5 0.288 6 0.143 4 0.378 5 0.108 0 0.351 8 1.800 0 北京13号线 0.110 4 0.376 6 0.301 6 0.143 0 0.302 5 0.064 2 0.311 7 1.610 0 广州2号线 0.367 4 1.988 5 0.709 5 0.265 3 1.357 1 0.225 2 0.887 0 5.800 0 南京1号线 0.281 7 1.104 8 0.553 7 0.104 2 0.691 5 0.254 9 0.929 2 3.920 0 天津3号线 0.189 0 1.481 0 0.394 9 0.178 9 0.757 5 0.304 8 0.733 9 4.040 0图1中,M为隐含层节点个数;wi为输入层到隐含层第i个节点之间的输入权重;βi为隐含层第i个节点到输出层的权重;i=1,2,…,M。

【参考文献】：
期刊论文
[1]低能耗建设工程动态成本预算控制模型研究[J]. 吕芳.  环境科学与管理. 2019(08)
[2]盘山灌区改造工程造价动态估算研究[J]. 孙亚南.  黑龙江水利科技. 2019(07)
[3]基于SAPSO-ELM的边坡稳定性预测[J]. 温廷新,朱静.  安全与环境学报. 2018(06)
[4]代价敏感正则化有限记忆多隐层在线序列极限学习机及图像识别应用[J]. 宋坤骏,丁建明.  铁路计算机应用. 2018(05)
[5]基于KR-SVM的城市轨道交通建设成本估算评价模型研究[J]. 杨文成,王圆圆,孙军先.  交通工程. 2017(03)
[6]RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用[J]. 宋苏民,旷文珍,许丽,常峰.  铁路计算机应用. 2017(01)
[7]变电站建设全生命周期成本估算研究[J]. 杨磊,应黎明,王玉磊.  计算机仿真. 2017(01)
[8]绿色高铁运营环境成本非线性估算方法研究[J]. 段晓晨,田贺,张小平.  铁道工程学报. 2016(05)
[9]绿色高铁建设环境成本CS、BPNN估算方法研究[J]. 刘敬严,陈蕾,宋宁,段晓晨.  铁道工程学报. 2015(07)



本文编号：3266351