基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型
本文关键词：基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型 出处：《技术经济》2017年03期 论文类型：期刊论文
【摘要】：利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[Abstract]:Using intuitionistic fuzzy analysis to obtain the characteristics of engineering degree coefficient influence on construction cost, to determine the 5 cost of construction engineering features large influence, and as the input vector of the neural network model, construct the prediction model of fuzzy logic and neural network method of construction cost based on the design of the program. Combined with the MATLAB toolbox, and the completed training model of engineering data, modification and verification, it is proved that this model can effectively improve the prediction accuracy of construction cost, has a strong practical value.
【作者单位】： 重庆交通大学经济与管理学院;
【分类号】：TU723.3
【正文快照】： 1研究背景与文献回顾工程造价预估是投资决策时必做的一项工作,准确而有效的造价估算是编制投资计划、申请贷款进行资金筹措以及控制施工成本的主要依据。目前常见的工程造价估算方法有定额法、类比工程法、回归分析法和人工智能法等。每种方法都有自身的优势和劣势。例如:定
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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，本文编号：1416609
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