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基于CSO-ELM模型的工程施工成本预测研究
被引量:
4
1
作者
李万庆
张娇
+2 位作者
孟文清
石华旺
续玉倩
《数学的实践与认识》
北大核心
2018年第9期81-88,共8页
鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系,进行准确的工程施工成本预测有一定难度,提出鸡群算法(CSO)和极限学习机(ELM)结合的CSO—ELM工程施工成本预测模型.首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优,得...
鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系,进行准确的工程施工成本预测有一定难度,提出鸡群算法(CSO)和极限学习机(ELM)结合的CSO—ELM工程施工成本预测模型.首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优,得到最佳参数;然后将该参数代入ELM模型中建立CSO—ELM工程施工成本预测模型;最后以11个气膜钢筋混凝土储仓工程为例,验证该模型的科学性.结果表明:CSO优化ELM的输入权值与偏置值是有效的;与传统ELM、BP神经网络模型相比,CSO—ELM模型具有更高的预测精度及效率,为工程施工成本预测提供了一个有效的方法.
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关键词
工程施工成本预测
极限学习机
鸡群算法
cso
—
elm
原文传递
题名
基于CSO-ELM模型的工程施工成本预测研究
被引量:
4
1
作者
李万庆
张娇
孟文清
石华旺
续玉倩
机构
河北工程大学管理工程与商学院
河北工程大学土木工程学院
出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2018年第9期81-88,共8页
文摘
鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系,进行准确的工程施工成本预测有一定难度,提出鸡群算法(CSO)和极限学习机(ELM)结合的CSO—ELM工程施工成本预测模型.首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优,得到最佳参数;然后将该参数代入ELM模型中建立CSO—ELM工程施工成本预测模型;最后以11个气膜钢筋混凝土储仓工程为例,验证该模型的科学性.结果表明:CSO优化ELM的输入权值与偏置值是有效的;与传统ELM、BP神经网络模型相比,CSO—ELM模型具有更高的预测精度及效率,为工程施工成本预测提供了一个有效的方法.
关键词
工程施工成本预测
极限学习机
鸡群算法
cso
—
elm
Keywords
project construction cost prediction
extreme learning machine
chicken swarmoptimization
cso
-
elm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU723.3 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CSO-ELM模型的工程施工成本预测研究
李万庆
张娇
孟文清
石华旺
续玉倩
《数学的实践与认识》
北大核心
2018
4
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