本文關(guān)鍵詞：基于人工智能技術(shù)的建筑工程造價(jià)估算研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于人工智能技術(shù)的建筑工程造價(jià)估算研究

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[中文摘要] 工程建設(shè)項(xiàng)目的造價(jià)確定是工程造價(jià)管理的重要內(nèi)容之一,特別是在工程項(xiàng)目建設(shè)的前期階段,在工程信息已知較少、不詳細(xì)的前提下,估算、概算工程項(xiàng)目的造價(jià)(或投資)具有誤差大、需要一定的編制時(shí)間等缺點(diǎn)。因而,如何準(zhǔn)確、合理、快捷地計(jì)算出工程項(xiàng)目的造價(jià)(或投資)是工程項(xiàng)目實(shí)踐者和研究者十分關(guān)心的問題。本課題以江西省建筑工程項(xiàng)目為例,收集整理建筑工程造價(jià)數(shù)據(jù),初步建立起江西省建筑工程造價(jià)數(shù)據(jù)庫;同時(shí)對基于人工智能技術(shù)建立起計(jì)算精度高、速度快的建筑工程造價(jià)快速估價(jià)模型進(jìn)行了詳細(xì)的研究和探討。 論文的主要內(nèi)容包括兩個(gè)方面,一方面介紹了人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及遺傳算法的基本理論,對現(xiàn)有常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析和研究,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自身的缺陷及良好的泛化能力,為了盡量減少主觀因素對結(jié)果的影響,進(jìn)一步提出了基于遺傳算法的優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型,充分利用遺傳算法的全局搜索特性,將RBF網(wǎng)絡(luò)的寬度、中心及隱含層權(quán)值一起,通過遺傳算法進(jìn)行自我修正,從而大大提高模型計(jì)算結(jié)果的精度。另一方面,根據(jù)所收集的建筑工程造價(jià)數(shù)據(jù),指出了當(dāng)前影響工程項(xiàng)目造價(jià)的主要因素,基于提出的優(yōu)化RBF估價(jià)模型,分析各個(gè)特征變...
[英文摘要] To determine the engineering construction’s cost is one of important contents in the engineering cost management, especially in the earlier stage stage of engineering project, on the premise that construction’s information know less,insufficiently, estimation,budgetary estimate have shortcomings that are big error and waste a lot of time in formation. So to take Jiangxi Province as the example, collect and organize the material of engineering cost , establish preliminarily the Jiangxi Province’s engin...

  基于人工智能技術(shù)的建筑工程造價(jià)估算研究

摘要 4-5 ABSTRACT 5 第一章 緒論 10-18     1.1 課題來源和選題背景 10-11     1.2 國內(nèi)外建筑工程造價(jià)估算研究現(xiàn)狀 11-15         1.2.1 國外估算工程造價(jià)模型的發(fā)展 11-12         1.2.2 國內(nèi)常用估算造價(jià)模型 12-14         1.2.3 發(fā)展趨勢 14-15     1.3 研究的可行性分析 15-16     1.4 研究的主要內(nèi)容 16-17     1.5 技術(shù)方案 17     1.6 小結(jié) 17-18 第二章 人工智能技術(shù)的基本理論及原理 18-34     2.1 人工智能概述 18-21         2.1.1 人工智能的概念 18         2.1.2 人工智能的基本特點(diǎn) 18-19         2.1.3 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域 19-21     2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 21-29         2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 21-22         2.2.2 神經(jīng)元模型 22-27         2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) 27-29     2.3 遺傳算法基本理論 29-33         2.3.1 遺傳算法的基本思想 29         2.3.2 基本遺傳算法的構(gòu)成要素 29-30         2.3.3 遺傳算法的運(yùn)行過程 30-32         2.3.4 遺傳算法的特點(diǎn) 32-33     2.4 小結(jié) 33-34 第三章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程造價(jià)估算模型分析研究 34-50     3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 34-36         3.1.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本思想 34-35         3.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 35-36         3.1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應(yīng)用存在的問題 36     3.2 BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 36-43         3.2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)模型的基本思想 36         3.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 36-37         3.2.3 BP 網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí) 37-40         3.2.4 BP 網(wǎng)絡(luò)的泛化能力 40         3.2.5 BP 網(wǎng)絡(luò)的局限性分析 40-42         3.2.6 對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價(jià) 42-43     3.3 徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 43-48         3.3.1 徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)模型概述 43         3.3.2 RBF 網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 43-45         3.3.3 RBF 網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí) 45-48     3.4 BP 和RBF 的比較 48-49     3.5 小結(jié) 49-50 第四章 基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)建筑工程造價(jià)估算 50-60     4.1 遺傳算法優(yōu)化RBF 網(wǎng)絡(luò)模型 50-53         4.1.1 遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合 50-52         4.1.2 遺傳算法優(yōu)化RBF 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)模型 52-53     4.2 特征變量的確定 53-59         4.2.1 工程造價(jià)的組成及特點(diǎn) 53-55         4.2.2 工程造價(jià)影響因素分析 55         4.2.3 確定特征變量（輸入變量） 55-59     4.3 小結(jié) 59-60 第五章 模型實(shí)證與分析 60-69     5.1 模型實(shí)現(xiàn)環(huán)境 60-61         5.1.1 計(jì)算工具 60         5.1.2 流程設(shè)計(jì) 60-61     5.2 實(shí)例檢測與分析 61-67     5.3 靈敏度分析 67-68     5.4 小結(jié) 68-69 第六章 總結(jié) 69-70     6.1 主要工作回顧 69     6.2 本課題今后需進(jìn)一步研究的地方 69-70 致謝 70-71 參考文獻(xiàn) 71-74 個(gè)人簡歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 74

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