基于BP神经网络及其优化模型的水利企业定额编制研究

发布时间：2020-04-29 07:38

【摘要】：在我国经济已融入世界经济和国内全面实施工程量清单计价制度的背景下,快速发展的水利行业对自身定额的编制提出了实时高效的要求。然而在实际中,国内大部分水利施工企业缺乏定额编制思想和有效编制手段,这主要与国家计划经济体制的历史发展和实际中定额编制人才匮乏和定额编制手段欠缺有关,导致现有水利行业整体关于企业施工定额意义的意识薄弱,不重视亦无能力编制属于自身特点的水利施工定额,实际工程造价中也仍一直沿用国家或地方概预算定额标准。鉴于此,本文以水利行业的施工定额为研究对象开展了定额编制的研究工作,指出传统和现阶段定额编制方法存在低效繁琐、耗时耗力、难以充分利用历史信息和可更新能力差的弊端,同时分析考虑了当今云计算、大数据及BIM等信息化技术的发展,旨在以数据信息化和智能预测化的大数据视角来解决定额编制问题,通过神经网络理论和智能优化的方法,提出基于BP神经网络及其优化的定额编制预测模型,为今后水利行业工程造价走向数据信息化提供方法支撑,希望能使水利行业乃至其他行业的企业定额编制能够满足实时高效、可动态更新、可预测的社会发展需求。本文主要研究方法及内容如下:1.指出了目前企业定额原始数据异常值处理不足,并提出了基于正态分布的改进型格拉布斯准则来进行异常值检验的改进方法,这一步骤对后期定额编制建模至关重要;2.定额编制阶段建立了单纯BP模型和优化的GA-BP模型及PSO-BP模型,借助收集后处理的数据对模型进行了训练和检验,并将三个模型的编制效果进行了分析对比。本文研究结果表明:1.BP网络模型进行定额编制的相对误差大部分控制在10%以内,对解决实际定额编制问题是切实可行的,但BP神经网络易陷入局部最优,且精度和速度有待于优化;2基于遗传算法的BP优化模型,具体优化对象是BP神经网络的初始权值和阈值,优化模型结合了BP神经网络的非线性逼近、局部寻优和遗传算法的自身特性,克服了单纯BP网络易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,GA-BP模型在寻优速度和精度上得到有效提高。3.基于粒子群算法的BP优化模型,优化对象仍是BP神经网络的初始权值和阈值,因为粒子群算法的机理和遗传算法很不相同,其中PSO-BP的编码更为简单,运行速度更快,优化模型对比效果表明PSO-BP模型精度稍稍优于GA-BP。得出结论,BP模型的大规模非线性运行、并行式存储处理、自组织适应和自学习能力等特点适于解决现实情况复杂的水利定额编制问题,并经智能算法优化的BP模型可以进一步提高运行速度和预测精度,为今后水利定额编制数据信息化提供方法支撑,满足实时高效、可动态更新、可预测的社会发展需求,符合时代的发展。
【图文】：

技术路线

BP算法程序流程图
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP183;TV512

【参考文献】

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本文编号：2644372