基于MLP模型的高标准基本农田工程造价估算方法研究——以浙江省为例

发布时间：2021-02-24 09:23

　　高标准基本农田建设是稳定国家与区域粮食安全的基础,是国家实施"藏粮于地"战略的重要组成部分.随着高标准基本农田建设资金投入力度不断加大,投资估算对于提高项目资金投资效益意义重大.通过限制因素分析法确定项目工程技术组成,采用鱼骨图模型提取高标准基本农田工程造价指标,基于深度学习训练机制下的多层感知器神经网络,构建高标准基本农田建设工程造价估算模型.结果表明,模型能够有效提高估算精度和效率,精度符合工程投资估算标准要求.模型简单易操作,有助于提高项目投资决策的科学性和合理性. 

【文章来源】：青岛理工大学学报. 2020,41(03)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

高标准基本农田工程造价特征指标体系

将A1—A27,B1—B15组案例作为训练样本，用训练后的模型对A28—A32,B16—B19组案例进行测试．根据上文确定的函数，利用Python软件多层感知器功能进行训练与测试．试验表明，当隐含层层数到达第5层时，模型开始出现过拟合现象，精准度开始下降，见表3．故采用隐含层为4层的深度训练机制进行样本训练，测试样本的预测结果偏差如图4,5所示．图5 边沟排渠工程造价偏差

图4 田间道路工程造价偏差为进一步确定深度学习训练机制在预测造价准确性上的效果，选择具有单隐含层的MLP模型、BP神经网络进行对比，采用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）进行衡量，计算公式分别为式（4）、式（5），预测模型误差对比见表4，结果显示多隐含层的MLP预测结果更为精确．

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]土地开发整理投资估算方法研究[D]. 肖光强.中国矿业大学（北京） 2010

硕士论文
[1]上海市土地整理工程造价指标的构建研究[D]. 马驰原.东华大学 2017
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本文编号：3049160