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大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法 被引量：5
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作者 王林峰 张文静 +2 位作者 刘云 陈志宾 王立功 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期7-12,共6页
针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法... 针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。 展开更多
关键词 电力工程造价 BIM技术 卷积神经网络 大数据环境 levenberg-marquardt规则算法 全生命周期 动态化管控 预测准确性
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