湖南省乡村公路工程造价模型研究
发布时间：2021-05-23 13:00
乡村公路是我国公路网的组成部分,是农村经济发展的重要基础设施。“十五”以来,国家加大了乡村公路建设的力度。随着我国公路工程建设规模和投资力度不断增大,公路工程造价估算日益显示出其重要性。而目前我国在公路建设方面,存在普遍的造价失控现象,其中最为主要的原因是：投资预测的准确程度不够。传统的公路造价估算模型已显示出不同的缺点,加之乡村公路有其独有的特点,受地质、气候条件影响很大,建立一个适合乡村公路工程的造价模型具有重要的现实意义。本文以乡村公路的重要组成部分之一——路基工程的造价为研究实例,提出了基于BP神经网络的乡村公路工程造价估算方法。首先,论文在对国内外研究现状进行分析的基础上,论述了公路工程造价的含义、特点及构成,并通过对现有的主要公路工程造价模型进行比较与分析,提出了基于BP神经网络的乡村公路工程造价估算方法。接着,论文分析了神经网络相关理论,并阐述了BP神经网络的算法与不足,提出了基于附加动量法和自适应学习速率的改进BP算法。在此基础上,阐明了基于BP神经网络的乡村公路路基工程造价预测方法的思路和具体步骤。然后,论文详细分析了湖南省乡村公路的具体情况及造价中存在的问题,并对路...
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状综述
1.3 研究内容和技术路线
1.4 论文的主要内容
2 公路造价相关理论综述
2.1 工程造价的含义及特点
2.2 公路工程造价相关理论
2.3 现有公路工程造价主要模型的比较与分析
2.4 本章小结
3 基于神经网络的乡村公路土程造价方法
3.1 神经网络方法简介
3.2 BP神经网络
3.3 基于BP神经网络的乡村公路工程造价方法概述
3.4 本章小结
4 湖南省乡村公路工程造价现状分析
4.1 乡村公路概述
4.2 湖南省乡村公路现状
4.3 湖南省乡村公路工程造价分析
4.4 本章小结
5 基于人工神经网络的湖南省乡村公路路基工程造价模型的 构建
5.1 路基工程
5.2 神经网络结构的确定
5.3 模型构建及实证分析
5.4 本章小结
6 结论
6.1 论文总结
6.2 创新点
6.3 研究展望
参考文献
附录A 基于Matlab的造价模型程序
附录B (攻读学位期间的主要学术成果)
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灵活性设计的农村公路造价控制[J]. 刘燕,刘剑峰,马春燕. 公路. 2009(02)
[2]中国公路气候区划方案[J]. 苗英豪,王秉纲. 北京工业大学学报. 2009(01)
[3]对乡村道路建设资金筹集新思路的探索[J]. 张道明. 科技信息. 2008(26)
[4]工程设计阶段的全面造价管理[J]. 张晓婷,刘燕. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2008(01)
[5]模糊神经网络在公路工程造价估算中的应用[J]. 杨京晓,谢海洋. 中外公路. 2007(05)
[6]浅谈农村公路工程造价的控制和管理[J]. 张怀秀. 安徽建筑. 2007(04)
[7]灰色预测在公路工程造价控制中的应用[J]. 郭颖. 东北林业大学学报. 2007(06)
[8]乡村公路建设招投标问题浅析[J]. 胡昌猛,王乃丽. 地方财政研究. 2007(04)
[9]基于神经网络的公路工程造价快速估算分析[J]. 彭军龙,张起森. 华东交通大学学报. 2005(05)
[10]基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究[J]. 陈辉,李双成,郑度. 北京大学学报(自然科学版). 2005(04)
博士论文
[1]全生命周期工程造价管理研究[D]. 董士波.哈尔滨工程大学 2003
硕士论文
[1]灰色BP神经网络方法的研究[D]. 周志文.厦门大学 2009
[2]BP神经网络的算法改进及应用研究[D]. 孙娓娓.重庆大学 2009
[3]基于WSR方法论的高速公路全面造价管理研究[D]. 余训.长沙理工大学 2008
[4]BP神经网络学习算法的研究[D]. 刘彩红.重庆师范大学 2008
[5]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008
[6]基于改进PSO的BP网络的研究及应用[D]. 黄继红.长沙理工大学 2008
[7]基于人工神经网络的快速建筑工程估算方法研究[D]. 杨毅.重庆大学 2007
[8]BP网络的改进及其应用[D]. 周永进.南京信息工程大学 2007
[9]我国公路建设项目投资控制的分析与研究[D]. 仲兴涛.西华大学 2007
[10]市政工程造价估算方法的研究[D]. 羊英姿.西南交通大学 2006
本文编号：3202566
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状综述
1.3 研究内容和技术路线
1.4 论文的主要内容
2 公路造价相关理论综述
2.1 工程造价的含义及特点
2.2 公路工程造价相关理论
2.3 现有公路工程造价主要模型的比较与分析
2.4 本章小结
3 基于神经网络的乡村公路土程造价方法
3.1 神经网络方法简介
3.2 BP神经网络
3.3 基于BP神经网络的乡村公路工程造价方法概述
3.4 本章小结
4 湖南省乡村公路工程造价现状分析
4.1 乡村公路概述
4.2 湖南省乡村公路现状
4.3 湖南省乡村公路工程造价分析
4.4 本章小结
5 基于人工神经网络的湖南省乡村公路路基工程造价模型的 构建
5.1 路基工程
5.2 神经网络结构的确定
5.3 模型构建及实证分析
5.4 本章小结
6 结论
6.1 论文总结
6.2 创新点
6.3 研究展望
参考文献
附录A 基于Matlab的造价模型程序
附录B (攻读学位期间的主要学术成果)
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灵活性设计的农村公路造价控制[J]. 刘燕,刘剑峰,马春燕. 公路. 2009(02)
[2]中国公路气候区划方案[J]. 苗英豪,王秉纲. 北京工业大学学报. 2009(01)
[3]对乡村道路建设资金筹集新思路的探索[J]. 张道明. 科技信息. 2008(26)
[4]工程设计阶段的全面造价管理[J]. 张晓婷,刘燕. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2008(01)
[5]模糊神经网络在公路工程造价估算中的应用[J]. 杨京晓,谢海洋. 中外公路. 2007(05)
[6]浅谈农村公路工程造价的控制和管理[J]. 张怀秀. 安徽建筑. 2007(04)
[7]灰色预测在公路工程造价控制中的应用[J]. 郭颖. 东北林业大学学报. 2007(06)
[8]乡村公路建设招投标问题浅析[J]. 胡昌猛,王乃丽. 地方财政研究. 2007(04)
[9]基于神经网络的公路工程造价快速估算分析[J]. 彭军龙,张起森. 华东交通大学学报. 2005(05)
[10]基于人工神经网络的青藏公路铁路沿线生态系统风险研究[J]. 陈辉,李双成,郑度. 北京大学学报(自然科学版). 2005(04)
博士论文
[1]全生命周期工程造价管理研究[D]. 董士波.哈尔滨工程大学 2003
硕士论文
[1]灰色BP神经网络方法的研究[D]. 周志文.厦门大学 2009
[2]BP神经网络的算法改进及应用研究[D]. 孙娓娓.重庆大学 2009
[3]基于WSR方法论的高速公路全面造价管理研究[D]. 余训.长沙理工大学 2008
[4]BP神经网络学习算法的研究[D]. 刘彩红.重庆师范大学 2008
[5]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008
[6]基于改进PSO的BP网络的研究及应用[D]. 黄继红.长沙理工大学 2008
[7]基于人工神经网络的快速建筑工程估算方法研究[D]. 杨毅.重庆大学 2007
[8]BP网络的改进及其应用[D]. 周永进.南京信息工程大学 2007
[9]我国公路建设项目投资控制的分析与研究[D]. 仲兴涛.西华大学 2007
[10]市政工程造价估算方法的研究[D]. 羊英姿.西南交通大学 2006
本文编号：3202566
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