基于SVM和LSSVM的住宅工程造价预测研究

发布时间：2017-10-17 23:29

  本文关键词：基于SVM和LSSVM的住宅工程造价预测研究

  更多相关文章： 住宅工程 造价预测 支持向量机 最小二乘支持向量机 模型选取

【摘要】：为准确快速地实现项目方案设计之前与工程造价相关信息量很少条件下的毛坯高层非装配式住宅建筑工程造价预测,在分析既往研究中相关理论和方法优势和不足的基础上,了解到基于支持向量机理论的建筑工程造价预测是准确快速地实现建筑工程造价预测的一条重要且可行的途径。本研究对基于支持向量机理论的建筑工程造价预测的相关研究进行深入分析,提出一种基于主成分分析和支持向量机的住宅建筑工程造价预测模型。之后,在建筑工程造价预测影响因素分析以及查阅以往大量基于机器学习理论的建筑工程造价预测指标选取文献资料的基础上,通过制定造价预测指标体系选取与调整规则,实现了基于支持向量机理论的建筑工程造价预测指标的选取；通过建筑工程造价预测样本工程的选取；同时通过建筑工程造价预测模型选取约束条件的设定与建筑工程造价预测模型选取评价准则的设定,实现了基于支持向量机理论的建筑工程造价预测模型选取规则的制定。本研究同时根据一个现实生活中实现建筑工程造价预测的具体的实例,将本研究通过指标选取规则选取的建筑工程造价预测指标与选取的样本工程结合,导入到通过建筑工程造价预测模型选取规则而选取的预测模型中,该预测模型综合考虑了案例情境中的建筑工程造价预测方法选取的约束条件以及评价准则。
【关键词】：住宅工程 造价预测 支持向量机 最小二乘支持向量机 模型选取
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU723.3;TP18
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1. 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 研究目的和方法12-15
• 1.2.1 研究目的12-13
• 1.2.2 研究方法13-15
• 1.3 研究内容和创新点15-16
• 1.3.1 研究内容15
• 1.3.2 研究创新点15-16
• 1.4 技术路线16
• 1.5 本章小结16-18
• 2. 文献综述18-25
• 2.1 建筑工程造价预测文献综述18-21
• 2.2 建筑工程造价预测指标选取文献综述21-23
• 2.3 建筑工程造价预测模型评估与选取文献综述23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 3. 不同理论在工程造价预测中应用特征分析25-35
• 3.1 传统预测方法在工程造价预测中应用特征分析25-29
• 3.1.1 单位指标法应用特征分析25
• 3.1.2 工程量清单计价应用特征分析25-26
• 3.1.3 线性回归分析应用特征分析26-27
• 3.1.4 时间序列分析应用特征分析27-28
• 3.1.5 灰色理论应用特征分析28-29
• 3.2 机器学习理论在工程造价预测中应用特征分析29-33
• 3.2.1 神经网络算法应用特征分析29-30
• 3.2.2 支持向量机算法应用特征分析30-33
• 3.3 主成分分析与支持向量机结合算法应用分析33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 4. 住宅工程造价预测指标选取规则设定与指标选取35-51
• 4.1 住宅工程造价预测待选指标分析35-42
• 4.1.1 基于文献调查获取的指标35
• 4.1.2 预测指标评估与初选35-40
• 4.1.3 待选指标分析40-42
• 4.2 住宅工程造价预测指标选取与调整规则设定42-45
• 4.2.1 住宅工程造价预测指标选取流程的设定42
• 4.2.2 指标选取与调整规则的设定42-45
• 4.3 住宅工程造价预测指标选取与调整45-47
• 4.4 住宅工程造价预测指标内涵界定与量化47-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5. 住宅工程造价预测模型选取规则设定51-65
• 5.1 住宅工程造价预测模型选取约束条件设定51-54
• 5.1.1 预测模型选取影响因子分析51-52
• 5.1.2 预测模型选取约束条件设定52-54
• 5.2 住宅工程造价预测效果评价准则的设定54-60
• 5.2.1 约束时间下预测精度优先准则(准则A)55-56
• 5.2.2 约束精度下预测速度优先准则(准则B)56-57
• 5.2.3 综合评估准则(准则C)57-60
• 5.3 基于不同评价准则的预测模型选取规则设定60-63
• 5.3.1 基于准则A的预测模型选取规则60-61
• 5.3.2 基于准则B的预测模型选取规则61-62
• 5.3.3 基于准则C的预测模型选取规则62-63
• 5.4 本章小结63-65
• 6. 预测模型选取案例分析65-74
• 6.1 案例说明65
• 6.2 不同预测模型预测时间与精度的获取65-69
• 6.2.1 主成分分分析65-66
• 6.2.2 基于PCA-SVM的模型预测时间与预测精度66-68
• 6.2.3 基于PCA-LSSVM的模型预测时间与预测精度68-69
• 6.3 不同评价准则下的预测模型选取69-74
• 6.3.1 约束条件的设定69-70
• 6.3.2 准则A下的预测模型选取70
• 6.3.3 准则B下的预测模型选取70
• 6.3.4 准则C下预测模型选取70-74
• 7. 结论与展望74-76
• 7.1 结论74-75
• 7.2 展望75-76
• 参考文献76-80
• 作者简历80-81

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 胡六星;;基于时间序列的建筑工程造价预测研究[J];太原理工大学学报;2012年06期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 段鹏;建设工程造价预测方法研究[D];重庆大学;2008年

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本文编号：1051662