BP神经网络与TOC工程造价预控

运用bp神经网络方法,对土木工程造价做有益的探讨。利用神经网络可以节省时间,减小历史状况对价格估算的影响,也有利于应用工程量清单为基础的国际惯例。并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。

建筑业是我国重要的物质生产部门之一，在我国的经济发展过程中，—直扮演着重要的角色。工程作为建筑业的核心，工程的管理具有很高的现实意义。所谓工程造价预测，是指处于准备投标或准备建设的工程项目，在进行投标或实施前，依据现有的建设工程项目资料、结合建设工程施工环境及施工企业自身条件，采用相应的方法对建设工程项目的成本进行预测，并将预测结果用以控制项目实施过程中的成本支出，能够提高建筑企业的项目成本管理的科学性，促进企业资金的良性运转。

建设项目工程造价估算对发包人和承包人进行决策具有至关重要的作用,运用bp神经网络理论,结合实例给出了用于建设项目工程造价估算的bp神经网络模型,仿真实验表明,采用该模型的估算结果是令人满意的。

本文根据神经网络和工程造价估算的特点,提出了采用bp神经网络进行工程造价估算,并以住宅建筑模型为例进行了验证,证明了该方法能够准确、快速估算工程造价。

本文把信息扩散原理和神经网络相结合,提出一种工程造价的估测方法,并给出计算实例。

基于bp神经网络的建筑工程造价快速预测——快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有...

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.

基于bp神经网络的建筑工程造价快速预测——快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有...

快速、准确地进行工程造价估算对控制工程成本具有重要的现实意义。根据神经网络原理和对工程特征的分析,确定了6个工程特征类目作为神经网络的输入向量,提出了基于bp神经网络的工程造价快速估算模型,并选取已建住宅工程为估价实例。经验算,其精度可以满足实际工程投资估算和设计概算的需要。因此,用bp神经网络快速估算工程造价是行之有效的。

快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有动量项自适应bp神经网络开展了工程造价的估算。实例计算表明,在考虑造价指数时实例工程造价误差为1.06%,远高于文献[1]的工程造价误差3.02%,提高了工程造价估算精度。该模型具有较高的可行性和可靠性,为工程造价的快速估算提供了一种有效途径。

为了提高效率,提出了一种基于bp神经网络的工程造价预估模型。该模型在详细分析市政排水管道工程的项目特征和工作内容的基础上,找出了影响市政工程造价的主要因素,建立了造价影响因素和工程造价之间的映射关系,以工程的特征因素作为神经网络的输入向量,将所需的工程造价作为神经网络的输出向量,通过将已有相似工程的造价信息进行输入,训练网络函数,使函数不断修正改进,从而实现工程特征输入空间到工程造价输出空间的映射,达到了准确预估市政工程造价的目的。实验结果表明,本文建立的仿真模型切实可行,是比较理想的市政工程造价预估方法,可以预估到比较准确的市政工程造价。

利用神经网络方法更能充分有效地利用已有的经验,提高工程投资估算的速度和精度。经系统开发和案例计算,证明该方法能改进模糊类比法的估算结果,更好地满足工程项目初期造价估算的要求。

分析了对工程造价有重要影响的众多因素,参考国内外专家、学者的研究成果,确定了影响工程造价的18个主要因素,并基于rbf神经网络建立了工程造价决策模型。本文利用rbf神经网络快速、准确的函数逼近能力,为工程造价决策提供了一种新的方法。

本文根据神经网络的原理和工程造价估算的特点，建立了基于神经网络的工程造价估算模型；阐述了估算模型的基本原理；并通过住宅建筑估价模型的建立，说明了模型的实现方法且验证了其实用性

基于神经网络的工程造价快速估算

本文通过简要介绍人工神经网络的基本原理，总结了人工神经网络在建筑工程项目管理的造价预测、项目管理绩效评价、招投标等方面的应用及ann在该领域应用中的优势，并对人工神经网络在建筑工程项目管理中的问题及发展提出了建议。

本文建立了人工神经网络造价估算模型.论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的bp算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例,应用神经网络估算模型进行了估算,结果表明,该模型估算准确,由于考虑了主材价格变化,因此非常适应于工程造价动态管理。

论文在分析工程造价估计成本动因以及工程造价成本动因识别与映射关系基础上，将成本动因、神经网络引入工程造价估计，并提出了神经网络预测模型以及具体算法实现，对于工程造价估计具有较强的实际参考价值。

基于cs理论和bp神经网络理论的工程造价估算研究——在借鉴国内外相关理论和方法的基础上,利用显著性成本理论和神经网络理论相结合对工程项目的投资进行估算.运用显著性成本理论,通过寻找显著性项目,简化工程造价估算的操作难度,从而解决操作烦琐的问题;并依据b...

基于BP神经网络的公路工程造价快速估算方法_陈娟

基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的bp神经网络模型,用已建典型工程资料对bp神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。