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挣值分析中项目完工成本预测方法的问题与出路
被引量：
39
1
作者
戚安邦
《预测》
CSSCI
2004年第2期56-60,共5页
现代项目管理知识体系中有关项目挣值分析的方法是在美国国防部1967年推出的项目"成本/工期控制系统规范(C/SCSC)"基础上发展而来的。根据美国项目管理协会(ProjectManagementInstitute—PMI)发布的项目管理知识体系指南(AGui...
现代项目管理知识体系中有关项目挣值分析的方法是在美国国防部1967年推出的项目"成本/工期控制系统规范(C/SCSC)"基础上发展而来的。根据美国项目管理协会(ProjectManagementInstitute—PMI)发布的项目管理知识体系指南(AGuidetoProjectManagementBodyOfKnowledge—PMBOK)2000年新版中的挣值分析方法,作者经过研究证明挣值分析中的项目成本预测方法存在着一些问题和局限性,本文全面讨论了这些问题和局限性并提出了相应的解决方案。
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关键词
项目
集成管理
项目挣值分析
项目成本预测
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职称材料
特高压输电线路工程造价预测模型研究——基于因子分析及BP神经网络
被引量：
18
2
作者
徐莉
李卓然
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2017年第7期18-26,共9页
本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预...
本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9个特高压输变电工程中的75段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。
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关键词
特高压
工程造价
因子分析
BP神经网络
预测模型
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职称材料
改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测
被引量：
7
3
作者
李杰
《计算机系统应用》
2016年第6期202-206,共5页
工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造...
工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.
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关键词
工程造价预测
参数优化
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用
被引量：
17
4
作者
李永明
王玉斌
+1 位作者
王颖
段慧青
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期663-666,682,共5页
提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某...
提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了较好的计算结果,验证了该方法的预测准确性和收敛性,显示了该方法在电力工程造价预测和审查中的有效性。
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关键词
数据挖掘
神经网络
电力工程造价
预测
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职称材料
题名
挣值分析中项目完工成本预测方法的问题与出路
被引量：
39
1
作者
戚安邦
机构
南开大学国际商学院
出处
《预测》
CSSCI
2004年第2期56-60,共5页
基金
国家教育部人文社科研究资助项目(01JA630041)
文摘
现代项目管理知识体系中有关项目挣值分析的方法是在美国国防部1967年推出的项目"成本/工期控制系统规范(C/SCSC)"基础上发展而来的。根据美国项目管理协会(ProjectManagementInstitute—PMI)发布的项目管理知识体系指南(AGuidetoProjectManagementBodyOfKnowledge—PMBOK)2000年新版中的挣值分析方法,作者经过研究证明挣值分析中的项目成本预测方法存在着一些问题和局限性,本文全面讨论了这些问题和局限性并提出了相应的解决方案。
关键词
项目
集成管理
项目挣值分析
项目成本预测
Keywords
project
integrated
management
earned
value
analysis
project
cost
forecasting
分类号
C935 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
特高压输电线路工程造价预测模型研究——基于因子分析及BP神经网络
被引量：
18
2
作者
徐莉
李卓然
机构
武汉大学经济与管理学院
出处
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2017年第7期18-26,共9页
文摘
本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9个特高压输变电工程中的75段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。
关键词
特高压
工程造价
因子分析
BP神经网络
预测模型
Keywords
UHV
project
cost
factor
analysis
BP
neural
network
forecasting
mode
分类号
F062.4 [经济管理—政治经济学]
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职称材料
题名
改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测
被引量：
7
3
作者
李杰
机构
延安职业技术学院
出处
《计算机系统应用》
2016年第6期202-206,共5页
文摘
工程造价预测一直是工程管理研究中的重点,针对工程造价预测中的支持向量机参数优化问题,提出一种改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测模型(IPSO-SVM).首先收集工程造价数据,并对其进行归一化处理,然后采用支持向量机对工程造价的训练样本进行学习,并采用改进粒子群算法对支持向量机的核函数参数进行优化,最后采用Matlab 2012工具箱对工程造价进行仿真实验.实验结果表明,IPSO-SVM有效提高工程造价的预测精度,预测结果具有一定的实际应用价值.
关键词
工程造价预测
参数优化
粒子群算法
支持向量机
Keywords
project
cost
forecasting
parameter
optimizing
particle
swarm
algorithm
support
vector
machine
分类号
TU723.3 [建筑科学—建筑技术科学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用
被引量：
17
4
作者
李永明
王玉斌
王颖
段慧青
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期663-666,682,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70525005)
文摘
提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了较好的计算结果,验证了该方法的预测准确性和收敛性,显示了该方法在电力工程造价预测和审查中的有效性。
关键词
数据挖掘
神经网络
电力工程造价
预测
Keywords
data
mining
neural
networks
project
cost
for
power
engineering
forecasting
分类号
TM769 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
挣值分析中项目完工成本预测方法的问题与出路
戚安邦
《预测》
CSSCI
2004
39
下载PDF
职称材料
2
特高压输电线路工程造价预测模型研究——基于因子分析及BP神经网络
徐莉
李卓然
《工业技术经济》
CSSCI
北大核心
2017
18
下载PDF
职称材料
3
改进粒子群算法优化支持向量机的工程造价预测
李杰
《计算机系统应用》
2016
7
下载PDF
职称材料
4
数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用
李永明
王玉斌
王颖
段慧青
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
17
下载PDF
职称材料
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