基于GA-SVM的输电塔结构基础施工成本预测

发布时间：2017-12-22 05:14

  本文关键词：基于GA-SVM的输电塔结构基础施工成本预测　出处：《施工技术》2016年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对输电塔结构施工地点偏远,基础结构施工成本难以预测的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)-支持向量机(SVM)的输电塔基础施工的成本预测方法。该方法通过遗传算法得到最优参数组合的支持向量机,将输电塔成本预测问题转化为回归问题。通过一输电塔基础施工实例来说明方法的有效性。结果表明,相比神经网络和传统的SVM算法,GA-SVM对小样本的模型预测效果显著,所述方法能较准确预测输电塔结构基础的施工成本。
【作者单位】： 北京工业职业技术学院建筑与测绘工程学院;国核电力规划设计研究院;中信建设有限责任公司;
【基金】：北京工业职业技术学院2015年重点课题“BIM技术在北工职院建筑项目全生命周期中的应用研究”子课题“BIM技术在工程施工成本控制中的应用研究”(bgzykyz201501-03)
【分类号】：TU753
【正文快照】： 0引言由于输电塔结构通常在野外施工,塔间跨度较大,难度不一,故由于基础开挖的土方量、土质、混凝土用量、施工机具的使用、材料的运输、钢筋绑扎及构件的安装等诸多因素的制约,输电塔结构的基础施工存在成本难以预测的问题。目前,成本预测的研究方法主要包括线性回归法、指数

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本文编号：1318560