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基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测研究 被引量:23
1
作者 谢金豪 刘文昌 《建筑经济》 北大核心 2022年第S01期235-240,共6页
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点,而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法,即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例,运用BP... 建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点,而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法,即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例,运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明,无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。 展开更多
关键词 建筑工程 造价预估 预测模型 GA-BP神经网络
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基于BP神经网络的输电线路工程造价预测模型研究 被引量:19
2
作者 孙安黎 向春 伍焓熙 《现代电子技术》 北大核心 2018年第2期79-82,共4页
针对输电线路工程前期项目比选种类多,造价估算偏差大,如何利用少量信息得到较准确工程造价的问题,结合BP神经网络算法构建了输电线工程造价预测模型。其以工程造价的影响因素作为BP神经网络的输入,通过3层网络结构,得到输电线路工程造... 针对输电线路工程前期项目比选种类多,造价估算偏差大,如何利用少量信息得到较准确工程造价的问题,结合BP神经网络算法构建了输电线工程造价预测模型。其以工程造价的影响因素作为BP神经网络的输入,通过3层网络结构,得到输电线路工程造价估计值。最后采用实际工程数据对提出的输电线工程造价预测模型进行实验仿真,得到的实验结果显示,该模型能准确估计工程造价,从而适合于评估工程前期比选方案的优劣。 展开更多
关键词 输电线路 工程造价 BP神经网络 造价估算 预测模型 实验仿真
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采用BP和RBF神经网络的厦门市工程造价预测模型 被引量:18
3
作者 刘婧 叶青 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期576-580,共5页
收集55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS软件对数据进行预处理,选取11个工程特征作为造价的主要影响因素,分别建立基于多层前馈(BP)和径向基函数(RBF)神经网络的工程估价模型.从55个案例中随机抽取10个作为预测样本,剩下的45个作为训... 收集55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS软件对数据进行预处理,选取11个工程特征作为造价的主要影响因素,分别建立基于多层前馈(BP)和径向基函数(RBF)神经网络的工程估价模型.从55个案例中随机抽取10个作为预测样本,剩下的45个作为训练样本,进行BP,RBF神经网络预测模型的训练和测试.结果表明:通过参数优选的RBF神经网络工程造价预测模型,预测误差在5%以内,网络泛化能力更优越,可用于实际工程造价的辅助估算. 展开更多
关键词 工程估价 预测模型 多层前馈 径向基函数 神经网络 厦门市
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递阶偏最小二乘回归在飞机研制费用预测中的应用 被引量:9
4
作者 王礼沅 郭基联 张恒喜 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1380-1384,共5页
分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,... 分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,首先对战斗机机体研制费用驱动因子进行分组,然后应用递阶偏最小二乘回归方法对分组后的费用驱动因子进行回归建立机体研制费用预测模型。实例表明,在飞机研制费用预测方面,采用递阶偏最小二乘回归方法预测更能体现研制费用与飞机性能参数之间的关系。 展开更多
关键词 飞机 研制费用 递阶偏最小二乘回归 费用预测模型 费用驱动因子
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基于聚类的输电线路工程造价综合智能预测方法 被引量:9
5
作者 王胜毅 蔄晓琨 +1 位作者 于振 夏君 《山东电力技术》 2019年第5期12-16,共5页
输电线路工程是电力系统建设的重要环节,对其造价进行精准化预测可以为预算制定、资金审核、项目评价等多方面产生积极作用。智能模型已广泛应用于输电线路工程造价的预测中,详细阐述神经网络和支持向量机智能算法的预测模型建立过程,... 输电线路工程是电力系统建设的重要环节,对其造价进行精准化预测可以为预算制定、资金审核、项目评价等多方面产生积极作用。智能模型已广泛应用于输电线路工程造价的预测中,详细阐述神经网络和支持向量机智能算法的预测模型建立过程,分析两种预测模型的优缺点和适用场景;讨论K-Means聚类、层次聚类、模糊聚类3种聚类方式的特点,并将其综合用于提升神经网络和支持向量机智能算法的预测精度,提出了一种输电线路工程造价的综合智能预测方法。选取某区域电网2015—2016年新建的80组220kV输电线路工程进行算例测试,结果表明:基于神经网络和支持向量机智能算法的输电线路工程造价预测误差均低于20%;层次聚类降低神经网络算法误差的效果最显著;模糊聚类降低支持向量机算法误差的效果最显著。 展开更多
关键词 输电线路 造价 预测模型 智能算法
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建设工程造价指数预测研究 被引量:8
6
作者 陈丛发 闫明相 陈涛 《建筑经济》 北大核心 2014年第9期52-55,共4页
建设工程造价指数是反映工程价格波动的重要指标,是进行工程造价管理的重要依据。针对灰色预测模型和人工神经网络的局限性,在引入适用性更强的随机振荡GM(1,1)模型和蚁群改进BP神经网络的基础上,提出将两者融合的组合循环模型并进行实... 建设工程造价指数是反映工程价格波动的重要指标,是进行工程造价管理的重要依据。针对灰色预测模型和人工神经网络的局限性,在引入适用性更强的随机振荡GM(1,1)模型和蚁群改进BP神经网络的基础上,提出将两者融合的组合循环模型并进行实证分析验证,为准确预测工程造价指数提供借鉴。 展开更多
关键词 建设工程造价指数 灰色预测模型 人工神经网络 组合循环模型
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地下金属矿山采矿成本预测模型 被引量:5
7
作者 李国清 吴炳书 +4 位作者 侯杰 王浩 王进强 陈连韫 范纯超 《金属矿山》 CAS 北大核心 2022年第5期62-69,共8页
为了解决现代矿山采矿成本的核心构成发生变化、成本管控难度增加等问题,深入剖析了采矿成本的关键影响因素,基于PCA-BP神经网络构建了成本预测模型,形成了适用于现代矿山的成本核算方法。针对机械化开采、开采深度增加、工况条件差异... 为了解决现代矿山采矿成本的核心构成发生变化、成本管控难度增加等问题,深入剖析了采矿成本的关键影响因素,基于PCA-BP神经网络构建了成本预测模型,形成了适用于现代矿山的成本核算方法。针对机械化开采、开采深度增加、工况条件差异所带来的采矿成本变化,分析了现代矿山企业采矿作业成本的构成特点,以此为基础运用作业成本法精细化核算各个采矿作业单元的成本费用。总结成本变化规律发现,采矿成本主要受到采场作业空间大小、温度、深度、运输距离以及工人工作效率、工人工作经验、设备铲运效率、设备服务年限、燃油消耗率、油料消耗率10个关键因素影响,在采用主成分分析法对影响因素进行降维后,提取主成分作为成本预测变量,运用PCA-BP神经网络构建了成本预测模型。采用山东某地下金属矿山的成本数据对该模型进行了训练和验证,预测值与实际值的平均相对误差为3.80%。研究表明:所建模型的预测结果可靠、精度满足要求,可以为现代矿山企业作业成本控制、成本计划制定提供依据。 展开更多
关键词 地下金属矿山 采矿成本 成本预测 预测模型 成本影响因素
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煤矿工作面回采成本的系统预测研究 被引量:6
8
作者 周梅华 《系统工程理论方法应用》 1997年第3期75-80,共6页
本文探讨了影响回采成本的因素体系,并以此为基础,用系统理论、现点和系统工程方法,求出工作面回采成本的预测模型,实现了对未采工作面回采成本的事前预测,为煤矿工作面回采的经济性提供了依据,有效地解决了长期以来因煤矿工作面... 本文探讨了影响回采成本的因素体系,并以此为基础,用系统理论、现点和系统工程方法,求出工作面回采成本的预测模型,实现了对未采工作面回采成本的事前预测,为煤矿工作面回采的经济性提供了依据,有效地解决了长期以来因煤矿工作面回采成本采用事后控制而导致经济效益差的问题。此系统方法在江西萍乡矿务局进行了实证应用,取得了非常满意的结果。 展开更多
关键词 回采成本 预测模型 经济可采性 煤矿工作面
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基于改进布谷鸟算法的大型建设项目造价预测的建模与优化 被引量:3
9
作者 吴晶 刘淼 《微型电脑应用》 2023年第2期33-36,共4页
在大型建设项目的决策阶段,结合工程量情况准确预测出工程造价可以促进项目顺利运转。为此,提出基于改进布谷鸟算法的大型建设项目造价预测模型与优化方法。结合云计算架构与特征,建立建筑类型、项目特征与指标规划等数据库表,分类工程... 在大型建设项目的决策阶段,结合工程量情况准确预测出工程造价可以促进项目顺利运转。为此,提出基于改进布谷鸟算法的大型建设项目造价预测模型与优化方法。结合云计算架构与特征,建立建筑类型、项目特征与指标规划等数据库表,分类工程数据;明确工程计量流程,分析损耗量与消耗量,计算消耗系数,实现消耗量定额;以工程造价数据为依据,采用支持向量机对非线性函数做升维处理,获取决策函数,构建预测模型;利用改进布谷鸟算法优化支持向量机参数,通过不断更新鸟巢位置,估计新鸟巢的适应度值,输出最佳预测结果。仿真实验表明,该模型预测精度高,能够降低项目造价预测成本,为企业增效。 展开更多
关键词 改进布谷鸟算法 大型建设项目 工程造价 预测模型
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基于BP神经网络的公共建筑工程造价预测研究
10
作者 陈懂娟 《科技创新与应用》 2024年第18期153-156,共4页
公共建筑工程造价预测是项目可行性分析的重要依据,是比选设计方案的关键参照,因此,造价预测结果的精准度及时效性对工程项目投资决策具有重要影响。为解决传统造价预测方法误差大、时效性差的弊端,该文提出基于BP神经网络的公共建筑工... 公共建筑工程造价预测是项目可行性分析的重要依据,是比选设计方案的关键参照,因此,造价预测结果的精准度及时效性对工程项目投资决策具有重要影响。为解决传统造价预测方法误差大、时效性差的弊端,该文提出基于BP神经网络的公共建筑工程造价快速预测方法,分析公共建筑工程造价预测的影响因子,介绍BP神经网络预测造价原理及可行性,给出BP神经网络预测模型的构建方法,并对BP神经网络预测造价模型的应用效果进行仿真分析。经过模型仿真分析与评价,证实BP神经网络在公共建筑工程造价预测方面具有良好优势,比传统造价预测方法的预测结果更加精准与快速。 展开更多
关键词 BP神经网络 公共建筑 工程造价 造价预测 预测模型
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基于极限学习机的建筑工程施工成本预测研究
11
作者 李普祥 《全面腐蚀控制》 2024年第8期84-86,共3页
随着建筑工程行业的发展,施工成本预测越来越受到重视。为了提高预测准确性,我们提出了一种基于极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)的融合预测模型。首先,我们分别构建了基于ELM和SVM的子预测模型,然后通过加权融合策略将两种子模型结合... 随着建筑工程行业的发展,施工成本预测越来越受到重视。为了提高预测准确性,我们提出了一种基于极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)的融合预测模型。首先,我们分别构建了基于ELM和SVM的子预测模型,然后通过加权融合策略将两种子模型结合在一起。实验结果表明,所提出的融合预测模型在建筑工程施工成本预测方面表现优越,具有较高的预测精度和稳定性。我们对比了ELM、SVM和多层感知机(MLP)等方法的性能,并对融合预测模型进行了详细的分析。此外,我们还讨论了未来研究方向,以期推动建筑工程施工成本预测领域的发展。 展开更多
关键词 建筑工程 施工成本预测 极限学习机 支持向量机 融合预测模型
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考虑不同钻孔孔径的爆破成本预测模型 被引量:2
12
作者 徐淼 耿威 于忠滢 《煤矿爆破》 2023年第1期12-16,26,共6页
针对矿山企业运营成本控制问题,开展露天矿台阶爆破成本预测模型研究。以辽宁某露天矿3个采区为研究对象,矿山采区岩层单轴抗压强度在10~180 MPa时,对矿山每月爆破成本中各部分占比进行计算分析,计算矿山使用6种不同孔径(100、120、140... 针对矿山企业运营成本控制问题,开展露天矿台阶爆破成本预测模型研究。以辽宁某露天矿3个采区为研究对象,矿山采区岩层单轴抗压强度在10~180 MPa时,对矿山每月爆破成本中各部分占比进行计算分析,计算矿山使用6种不同孔径(100、120、140、160、250、310 mm)的爆破成本,建立预测模型并应用于实际生产。结果表明,炸药成本与钻孔成本占爆破成本的81%;孔径大小与单位爆破成本呈负相关;预测成本与实际成本误差为9.3%,满足实际应用条件。爆破成本预测模型对提高矿山经济效益、降低矿山企业运营成本有借鉴意义。 展开更多
关键词 采矿工程 台阶爆破 爆破成本 单轴抗压强度 预测模型
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基于指数平滑和PSO-BP混合模型的建筑工程造价指数预测 被引量:2
13
作者 刘伟军 黄志梁 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2023年第3期404-409,共6页
建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经... 建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络对建筑工程造价指数的波动序列进行预测,PSO-BP神经网络模型的输入指标为引起造价指数变化的4种材料价格;最后,叠加二者预测值即为建筑工程造价指数的预测值。实验结果表明:该混合模型对6个月的造价指数预测的平均相对误差为0.55%,取得了很好的效果,为准确预测建筑工程造价指数提供了一定参考。 展开更多
关键词 工程造价 指数预测模型 PSO-BP神经网络 指数平滑法 HP滤波
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基于灰色系统理论的空军装备维修保障费用预测模型 被引量:6
14
作者 王禹 刘峰 +1 位作者 张培玉 许大伟 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2012年第9期137-141,共5页
随着空军武器装备的迅猛发展,维修保障在装备战斗力形成和发挥中的地位与作用越来越重要.运用灰色系统理论,科学确定装备维修保障需求,使维修保障系统建设与武器装备发展需求相协调,维修保障能力与装备作战需要相适应,不断满足现代高技... 随着空军武器装备的迅猛发展,维修保障在装备战斗力形成和发挥中的地位与作用越来越重要.运用灰色系统理论,科学确定装备维修保障需求,使维修保障系统建设与武器装备发展需求相协调,维修保障能力与装备作战需要相适应,不断满足现代高技术条件下军事斗争准备对维修保障的需求. 展开更多
关键词 灰色系统理论 维修保障费用 预测模型
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基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型
15
作者 金季岚 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期32-35,54,共5页
针对建筑工程施工环节较多,获取建筑工程造价预测指标难度加大,导致预测准确性下降的问题,设计基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型。通过问卷回收率、指标集中度、指标选取离散度等指标,使用主成分分析方法处理指标数据,获取数据特... 针对建筑工程施工环节较多,获取建筑工程造价预测指标难度加大,导致预测准确性下降的问题,设计基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型。通过问卷回收率、指标集中度、指标选取离散度等指标,使用主成分分析方法处理指标数据,获取数据特征向量,构建建筑工程造价预测指标体系;通过序列规律函数得到状态区间内的转移概率矩阵,获取不同残差序列中的上下边界值,得到建筑工程造价预测结果。实验结果表明:基于马尔科夫链预测模型的平均误差为-0.00025,对比其他2种预测模型平均误差分别为-0.045和-0.015,该模型的相对误差小,预测准确性更高。 展开更多
关键词 马尔科夫链 建筑工程 工程造价预测 预测模型 预测指标 相对误差
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建筑工程造价预测模型的构建与应用 被引量:1
16
作者 李盛桐 《价值工程》 2023年第27期85-87,共3页
本研究构建了基于布谷鸟搜索算法与支持向量机(SVM)模型的建筑工程造价预测模型,首先采用BIM云技术对项目造价数据进行处理,通过云核心层对收集的项目造价数据进行标准化处理与数据挖掘,获取到用于建筑工程造价预测的关键指标数据,作为... 本研究构建了基于布谷鸟搜索算法与支持向量机(SVM)模型的建筑工程造价预测模型,首先采用BIM云技术对项目造价数据进行处理,通过云核心层对收集的项目造价数据进行标准化处理与数据挖掘,获取到用于建筑工程造价预测的关键指标数据,作为输入变量输入到SVM模型中,通过布谷鸟搜索算法估计SVM模型参数,提高模型的收敛速度与预测精度。采用具体工程造价数据进行模型性能分析,测试结果表明模型对工程造价数据具有良好的拟合效果,同其他模型对比预测精度更高,且可用于实际项目造价预测,误差值较小。 展开更多
关键词 建筑工程 造价预测模型 SVM模型 布谷鸟搜索算法 BIM云技术
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基于BP神经网络的公共建筑工程造价预测研究 被引量:1
17
作者 郭威 丁晓欣 《建材技术与应用》 2023年第4期10-13,共4页
公共建筑工程造价预测是项目建设前期重点工作内容,其预测结果是否准确对于工程有着重要意义。结合当前建筑业数字化转型的特点,提出一种基于智能算法的公共建筑工程造价预测方法,即建立基于BP神经网络的公共建筑工程造价预测模型,并以... 公共建筑工程造价预测是项目建设前期重点工作内容,其预测结果是否准确对于工程有着重要意义。结合当前建筑业数字化转型的特点,提出一种基于智能算法的公共建筑工程造价预测方法,即建立基于BP神经网络的公共建筑工程造价预测模型,并以某市31组学校数据为例,通过MATLAB对学校项目工程造价进行仿真预测。预测结果表明,BP神经网络预测模型对公共建筑项目有着出色的预测效果。 展开更多
关键词 公共建筑 工程造价 预测模型 BP神经网络
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混合BP网络与ARMA算法的房屋造价预测方法研究 被引量:1
18
作者 马栋 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期135-137,170,共4页
研究为解决房屋造价预测难以适应外界变化并形成精准预测结果的问题,将BP神经网络算法进行改进,将输入层、隐含层、输出层之间的权值区间设计为灰数区间,并与ARMA模型相结合,利用BP神经网络解决造价预测中的非线性问题,利用ARMA模型解... 研究为解决房屋造价预测难以适应外界变化并形成精准预测结果的问题,将BP神经网络算法进行改进,将输入层、隐含层、输出层之间的权值区间设计为灰数区间,并与ARMA模型相结合,利用BP神经网络解决造价预测中的非线性问题,利用ARMA模型解决造价预测中的线性问题,形成ARMA-BP模型,并对其进行性能检验和实证分析。结果显示ARMA-BP模型的单方造价误差百分比为0.0001%,单工日人工消耗误差百分比为1.3995%,钢材消耗量误差百分比为0.5238%,水泥消耗量误差百分比为0.0623%,预测准确率最高。由此可见研究设计的ARMA-BP模型能有效对房屋工程造价进行预测,并且形成更为高效精准的预测结果,具有一定实际应用意义。 展开更多
关键词 BP神经网络 ARMA 造价 预测模型
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基于改进支持向量机的工程造价预测模型 被引量:5
19
作者 朱琳 刘春 《计算机与数字工程》 2019年第12期3209-3213,共5页
工程造价预测是当前工程管理领域研究中的热点,针对当前工程造价预测模型存在的预测精度低、建模效率低等不足,提出了基于改进支持向量机的工程造价预测模型。首先收集工程造价历史数据,并对它们进行一定的预处理,然后采用改进支持向量... 工程造价预测是当前工程管理领域研究中的热点,针对当前工程造价预测模型存在的预测精度低、建模效率低等不足,提出了基于改进支持向量机的工程造价预测模型。首先收集工程造价历史数据,并对它们进行一定的预处理,然后采用改进支持向量机对工程造价建模的训练样本进行学习,并采用粒子群算法确定模型的参数,从而建立工程造价的预测模型,最后采用Matlab 2014R工具箱实现了工程造价预测的仿真对比实验,结果表明,改进支持向量机大幅度提高了工程造价的预测精度,而且工程造价整体预测性能要明显优于对比模型,具有更高的实际应用价值。 展开更多
关键词 工程造价 预测模型 改进支持向量机 粒子群优化算法
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基于预测模型的建筑造价控制技术研究——以某建居民住宅项目为案例 被引量:1
20
作者 徐徕皓 《中国建设信息化》 2023年第12期66-69,共4页
为了有效开展建筑工程造价控制工作,对现有的工程造价数据进行挖掘与分析,构建工程造价指标体系。采用先进的自适应神经网络构建工程造价预测模型,完成对项目的造价管理。在成本预测中,改进的遗传算法-反向传播模型(Genetic Algorithm-B... 为了有效开展建筑工程造价控制工作,对现有的工程造价数据进行挖掘与分析,构建工程造价指标体系。采用先进的自适应神经网络构建工程造价预测模型,完成对项目的造价管理。在成本预测中,改进的遗传算法-反向传播模型(Genetic Algorithm-Bank Propagation Neural Network,GA-BP)相较于传统的反向传播模型(Bank Propagation Neural Network,BP),造价预测准确率提升有29.65%,相较于早期专家预测手段提升56.98%。可见,所提出的预测模型造价预测精度高,满足于工程造价管理要求。研究内容对建筑施工信息化发展有重要参考价值。 展开更多
关键词 工程造价 自适应神经网络 预测模型 指标体系
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