基于FPR-ANN的建筑工程成本预测模型研究

发布时间：2022-02-11 21:40

　　随着我国进入WTO,建筑行业市场竞争日益激烈,为了在竞争中立足,工程成本科学管理对于建筑企业来说是至关重要的。工程成本预测是工程成本管理的重要内容,是工程成本管理不可缺少的重要环节,是主动加强工程成本动态控制的首要环节,是企业进行集约化工程成本科学管理的重要体现。工程成本合理预测是企业生存和发展的关键环节,对建筑企业投标报价具有十分重要的指导意义。本文就主要针对我国目前工程造价管理的现状,提出采用模糊模式识别（FPR）结合神经网络（ANN）预测工程成本。论文的主要工作如下:1.针对已完研究的神经网络预测工程成本过程中,对工程成本预测指标的选择缺乏合理依据的现状,采用文献回顾法对工程成本预测指标进行了分析和提取,并且按照分部分项进行了归类,建立了工程成本预测指标体系,作为BP神经网络输入的基础工作。2.针对神经网络样本工程选择的问题,提出采用模糊模式识别选择样本工程,利用模糊模式识别中的模糊贴近度计算,确定工程之间的相似度,以相似度高为原则选择工程为预测模型的样本工程。3.由于BP神经网络方法发展较为成熟,并且使用比较简单,故采用BP神经网络建立工程成本预测模型,并且预测了一个算例工程,... 

【文章来源】：天津大学天津市211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 提出问题
        1.1.1 工程成本预测的重要意义
        1.1.2 目前工程成本预测中存在的问题
        1.1.3 研究建立工程成本预测模型的意义
    1.2 论文研究技术路线
    1.3 论文主要内容及结构
第二章 文献综述
    2.1 国外工程造价预测研究现状
    2.2 我国工程造价预测发展研究现状
        2.2.1 我国传统的工程造价估算方法
        2.2.2 我国工程造价预测研究现状
    2.3 小结
第三章 工程成本预测指标体系建立
    3.1 工程成本预测指标提取
        3.1.1 列举指标
        3.1.2 分析提取指标
    3.2 工程成本预测指标分析
        3.2.1 层数
        3.2.2 层高
        3.2.3 结构形式
        3.2.4 基础类型
        3.2.5 基础处理
        3.2.6 门窗类型
        3.2.7 内外墙、楼面装饰
        3.2.8 墙体材料
        3.2.9 工程造价指数
    3.3 构建工程成本预测指标体系
    3.4 小结
第四章 利用模糊模式识别确定工程相似度
    4.1 模糊模式识别
        4.1.1 模糊模式识别的间接方法
        4.1.2 模糊贴近度
    4.2 确定工程相似度
        4.2.1 确定工程相似度步骤
        4.2.2 计算工程相似度
    4.3 小结
第五章 运用BP 神经网络预测工程成本
    5.1 BP 神经网络
        5.1.1 基于BP 算法的多层前馈网络模型
        5.1.2 BP 神经网络学习算法
        5.1.3 BP 算法的程序实现
    5.2 建立工程成本预测模型
        5.2.1 预测建模流程
        5.2.2 建立样本集
        5.2.3 BP 神经网络结构设计
        5.2.4 训练、检验BP 神经网络
    5.3 算例分析
        5.3.1 算例介绍
        5.3.2 运用模糊贴近度选择工程样本
        5.3.3 样本预测指标处理
        5.3.4 运用BP 神经网络训练、检验样本工程
        5.3.5 BP 神经网络进行算例预测
    5.4 小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 本文的不足与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：3620989