本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型　出處：《技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 建筑工程 工程造價(jià) 造價(jià)預(yù)測(cè) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：利用直覺模糊分析方法求得工程特征對(duì)建筑工程造價(jià)的影響程度系數(shù),據(jù)此確定了5個(gè)對(duì)建筑工程造價(jià)影響較大的工程特征,并將之作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入向量,構(gòu)建了基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。結(jié)合MATLAB工具箱對(duì)程序進(jìn)行設(shè)計(jì),并用已完工程數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、修正以及實(shí)例驗(yàn)證,證明了該模型可以有效提高建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)的精確度,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Using intuitionistic fuzzy analysis to obtain the characteristics of engineering degree coefficient influence on construction cost, to determine the 5 cost of construction engineering features large influence, and as the input vector of the neural network model, construct the prediction model of fuzzy logic and neural network method of construction cost based on the design of the program. Combined with the MATLAB toolbox, and the completed training model of engineering data, modification and verification, it is proved that this model can effectively improve the prediction accuracy of construction cost, has a strong practical value.

【作者單位】： 重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TU723.3
【正文快照】： 1研究背景與文獻(xiàn)回顧工程造價(jià)預(yù)估是投資決策時(shí)必做的一項(xiàng)工作,準(zhǔn)確而有效的造價(jià)估算是編制投資計(jì)劃、申請(qǐng)貸款進(jìn)行資金籌措以及控制施工成本的主要依據(jù)。目前常見的工程造價(jià)估算方法有定額法、類比工程法、回歸分析法和人工智能法等。每種方法都有自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。例如:定

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1416609