基于BP神經網絡的公路工程造價快速估算方法_陳娟

近幾年來隨著我國的房地產事業在飛速發展的同時，帶動了更多產業鏈的發展。不論是各種市政工程，道路橋梁工程，還是民用建筑，裝飾安裝工程，這些都離不開估概預算。并且估概預算的結果還會直接影響到建筑承包商參與工程投標的標的，進而也會影響到建筑承包商是否中標。所以采用一個精準而快速的建筑工程造價估算方法是十分的有必要的。隨著科學技術的不斷進步，將bp神經網絡運用到建筑工程估算中使建筑工程估算方法有了個新的途徑。本文首先介紹bp神經網絡估算的原理，然后分析在bp神經網絡計算法下建筑工程該如何向量和樣本化以及怎樣運用bp神經網絡進行建筑工程造價估算。

基于bp神經網絡的建筑工程造價快速預測——快速而可靠的估算工程造價直接影響著招投標決策的合理性。該文根據建筑工程概預算原理,提出以主要特征指標作為典型樣本、將字符型轉化為數值型特征指標的快速估價方法,在主要特征指標中增加造價指數;并以實例結合帶有...

基于bp神經網絡的建筑工程造價快速預測——快速而可靠的估算工程造價直接影響著招投標決策的合理性。該文根據建筑工程概預算原理,提出以主要特征指標作為典型樣本、將字符型轉化為數值型特征指標的快速估價方法,在主要特征指標中增加造價指數;并以實例結合帶有...

快速而可靠的估算工程造價直接影響著招投標決策的合理性。該文根據建筑工程概預算原理,提出以主要特征指標作為典型樣本、將字符型轉化為數值型特征指標的快速估價方法,在主要特征指標中增加造價指數;并以實例結合帶有動量項自適應bp神經網絡開展了工程造價的估算。實例計算表明,在考慮造價指數時實例工程造價誤差為1.06%,遠高于文獻[1]的工程造價誤差3.02%,提高了工程造價估算精度。該模型具有較高的可行性和可靠性,為工程造價的快速估算提供了一種有效途徑。

快速、準確地進行工程造價估算對控制工程成本具有重要的現實意義。根據神經網絡原理和對工程特征的分析,確定了6個工程特征類目作為神經網絡的輸入向量,提出了基于bp神經網絡的工程造價快速估算模型,并選取已建住宅工程為估價實例。經驗算,其精度可以滿足實際工程投資估算和設計概算的需要。因此,用bp神經網絡快速估算工程造價是行之有效的。

本文根據神經網絡的原理和工程造價估算的特點，建立了基于神經網絡的工程造價估算模型；闡述了估算模型的基本原理；并通過住宅建筑估價模型的建立，說明了模型的實現方法且驗證了其實用性

基于神經網絡的工程造價快速估算

針對裝修工程造價計算流程復雜、難以快速估算的問題,結合bp神經網絡構建面向簡單裝修工程的工程造價估算模型,以15個典型工程特征作為輸入指標,實現對工程造價和人工工日的快速估算。利用keras與tensorflow編寫程序,選取典型工程樣本訓練模型,并進行了驗證分析。結果表明,該模型能夠較好地學習輸入與輸出之間的關系,有效預測工程造價與人工工日,為裝修工程造價的快速估算提供一種有效途徑。

基于神經網絡的公路工程造價快速估算方法_鄧煥彬

提出了公路工程造價快速估算的模糊神經網絡方法。計算實例表明,該方法估算公路工程造價具有方便、快捷、準確的特點,具有較高的實用價值。

從影響公路造價的影響因素中提取特征因子,用神經網絡建立起公路造價快速估測模型,以工程特征為參數,用歷史數據為依據,建立模型,文章最后用實例驗證了bp神經網絡模型在公路工程造價估測中的優良效果,結果顯示,bp神經網絡在這方面應用效果較好.

基于bp神經網絡模型,提出保證成本估算精度的神經網絡分析方法;并收集20個住宅工程實例,其中4個作為檢測實例。實驗結果表明根據工程前期階段的基本信息推算得到的成本精度,可以滿足實際工程成本估算的需要。

建筑經濟 constructioneconomy 第36卷第9期 2015年9月 vol.36　no.9 sep.2015 基于bp神經網絡的民用建筑工程造價估算方法研究* 孟俊娜，梁巖，房寧 （天津大學管理與經濟學部，天津300072） 摘要：分析影響民用建筑工程造價的主要因素并提取相應的工程特征指標；采用系統聚類的方法，選擇待 估算工程的有效樣本類，確定最佳樣本數量。將上述提取的工程特征值作為輸入值，以工程造價作為輸出 值，建立建筑工程造價的bp神經網絡估算模型。最后通過實例驗證，預測精度符合決策階段的要求，證明 該模型確實可行。 關鍵詞：民用建筑工程；造價估算；bp神經網絡；特征指標；訓練樣本 中圖分類號：tu723.3　　文獻標識碼：a　　文章編號：1002-851x（2015）09-0064-05 doi：10.1

利用顯著性成本理論和神經網絡理論相結合的方法,對擬建工程項目的投資進行估算,步驟為:①采用均值理論挑選已完成類似工程的顯著性成本項目,計算其顯著性因子csf;②估算擬建項目的顯著性成本項目造價;③擬建工程項目造價除以顯著性因子的均值,得到擬建工程項目的總造價。實例驗證結果表明:估算值的相對誤差小于5%,滿足估算精度的要求。

本文把信息擴散原理和神經網絡相結合,提出一種工程造價的估測方法,并給出計算實例。

遺傳神經網絡模式下的工程造價快速估算研究——針對工程項目建設前期對造價估算誤差大、難度大、編制時間長的特點，通過設立以人工智能技術為基礎的新型造價快速估算方法，可以使工程項目初期造價估算更合理、準確、快捷，并為項目投資評估及投標報價提供依據。

針對工程項目建設前期對造價估算誤差大、難度大、編制時間長的特點,通過設立以人工智能技術為基礎的新型造價快速估算方法,可以使工程項目初期造價估算更合理、準確、快捷,并為項目投資評估及投標報價提供依據。

建設項目工程造價估算對發包人和承包人進行決策具有至關重要的作用,運用bp神經網絡理論,結合實例給出了用于建設項目工程造價估算的bp神經網絡模型,仿真實驗表明,采用該模型的估算結果是令人滿意的。

本文根據神經網絡和工程造價估算的特點,提出了采用bp神經網絡進行工程造價估算,并以住宅建筑模型為例進行了驗證,證明了該方法能夠準確、快速估算工程造價。

y 基于神經網絡的工程造價估算方法及其excel實現 孫金麗,鄭立群,張世英 (天津大學管理學院,天津300072) 摘要:建立了建筑工程成本的神經網絡預測模型,并在微軟excel電子表格上模擬運行,對權值的優化,運用ex cel加載宏程序,可以直接在電子表格上進行,實踐結果表明預測結果滿意,預測誤差達到0.4%。為了更好地預 測新的工程項目,模型中還包含了敏感性分析模塊,以提高模型的泛化能力。 關鍵詞:神經網絡;電子表格模擬;敏感性分析 中圖分類號:tu723.3文獻標識碼:a文章編號:10007717(2003)01003803 amethodofconstructioncostestimationbasedonnnanditsimplementus

建立了建筑工程成本的神經網絡預測模型,并在微軟excel電子表格上模擬運行,對權值的優化,運用excel“加載宏”程序,可以直接在電子表格上進行,實踐結果表明預測結果滿意,預測誤差達到0.4%。為了更好地預測新的工程項目,模型中還包含了敏感性分析模塊,以提高模型的泛化能力