隨著我國政治、經(jīng)濟(jì)、文化的迅速發(fā)展,我國在工程項(xiàng)目造價(jià)管理方面也取得了一定程度的發(fā)展。在原來的一段相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi),由于對項(xiàng)目造價(jià)管理的前期階段都缺乏一定的了解和認(rèn)識(shí),因此常常導(dǎo)致三超現(xiàn)象嚴(yán)重等現(xiàn)象的產(chǎn)生。而隨著造價(jià)管理的進(jìn)一步發(fā)展,管理人員越來越清楚地意識(shí)到:這看似無關(guān)緊要的,只占整個(gè)工程項(xiàng)目百分之幾的前期階段,對整個(gè)項(xiàng)目卻起著至關(guān)重要的作用。本文主要研究建設(shè)項(xiàng)目的前期階段,把前期階段劃分為投資決策階段、項(xiàng)目設(shè)計(jì)階段以及招投標(biāo)階段三個(gè)階段。針對這三個(gè)階段各自的不同特點(diǎn),把他們與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力,使論文達(dá)到對前期各階段進(jìn)行有效預(yù)測的目的。本文主要引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到投資決策階段的可行性預(yù)測中,通過對影響可行性預(yù)測的各因素的了解和認(rèn)識(shí),運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行充分預(yù)測,從而得到當(dāng)只有單一因素變化時(shí),項(xiàng)目是否可行;接著,在項(xiàng)目設(shè)計(jì)階段,本文引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過模糊化運(yùn)算和反模糊化計(jì)算,從而得出如何快速確定最優(yōu)設(shè)計(jì)方案。最后,對于招投標(biāo)階段,本文同樣引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只是這里引入BP網(wǎng)絡(luò)的原因不是為了確定出哪個(gè)投標(biāo)方案可行,而是為了... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)圖

BP網(wǎng)的神經(jīng)元激活函數(shù)的圖象

如果1x 為12A, xq為 ,2qA …n, x為 ,qnA 則：yf(x)q= 其中 f(x)q常取輸入變量的線性組合，即：=++2211f( x)cxcxqqq…+1++nqnqc c顯然 TS 模型要比式(3.14)表示的常規(guī)模型具有更強(qiáng)的表達(dá)力。但是這兩種模型對輸間的分割都是線性的（如圖 3.1 所示），即輸入變量間是相互獨(dú)立的。當(dāng)輸入空間是3.2 所示那樣的非線性分割時(shí)，如果要用上述兩種模型時(shí)，必須將輸入空間分割很細(xì)樣模糊規(guī)則的數(shù)目將急劇增多。為避免這種情況，可以采用下述模型：如果 ,qX ∈ R則：yf( X)q= 其中 (,,12X = xx… ,),TnxqR 為輸入空間分割后的部分空間，如圖 3.2 所示。當(dāng)用式(3示的模型時(shí)，輸入變量的隸屬函數(shù)不能像前兩種模型那樣獨(dú)立地給出，但可以利用神絡(luò)來求得條件部輸入變量的聯(lián)合隸屬函數(shù)。同樣結(jié)論部的函數(shù) f(X)q也可以用神經(jīng)網(wǎng)表示，因此可以得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊系統(tǒng)即模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]兩種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法[J]. 楊東侯,年曉紅,楊勝躍.  長沙大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(04)
[2]基于案例模糊推理的土木工程造價(jià)估算方法研究[J]. 馮為民,曹躍進(jìn),任宏.  土木工程學(xué)報(bào). 2003(03)
[3]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 王維,賀京同,張建勛,盧桂章,張燦.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2000(02)
[4]模糊數(shù)學(xué)在水電工程造價(jià)估算中的應(yīng)用[J]. 姜德華,強(qiáng)茂山,周尚潔.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2000(02)
[5]粗糙集理論及其應(yīng)用綜述[J]. 韓禎祥,張琦,文福拴.  控制理論與應(yīng)用. 1999(02)
[6]自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)的線性化方法[J]. 王殿輝,柴天佑.  控制與決策. 1995(01)

博士論文
[1]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在過程辨識(shí)與控制中的應(yīng)用研究[D]. 周黎輝.華北電力大學(xué)（河北） 2004



本文編號(hào)：3323581