反向传播神经网络的煤矿建筑工程造价估算

工程造价估算是招标投标中的重要一环，为了探讨神经网络在工程造价估算中的应用，利用神经网络建立了工程造价估算的模型。实例分析表明，基于神经网络的工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

建筑工程造价管理参考资料 建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15 注：以上指标为目前北京市规划参考指标。 32-7-1-2北京市民用建筑近期市政能源规划指标 北京市民用建筑近期市政能源规划指标，见表32-16。 北京市区民用建筑近期市政能源规划指标表32-16 注：本资料摘自（97）首规办规字第127号关于印发《北京市区民用建筑近期市政能源 规划指标》的通知。 32-7-1-3城乡住宅建筑设计面积标准 城乡住宅建筑设计面积标准，见表32-17。 城市示范小区住宅设计标准（建设部建议参考指标）表32-17 项目一二三 套型面积系列标准 （m2） 使用面积45~55使用面积55~65

32-7建筑工程造价管理参考资料 32-7-1建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15 注：以上指标为目前北京市规划参考指标。 32-7-1-2北京市民用建筑近期市政能源规划指标 北京市民用建筑近期市政能源规划指标，见表32-16。 北京市区民用建筑近期市政能源规划指标表32-16 注：本资料摘自（97）首规办规字第127号关于印发《北京市区民用建筑近期市政能源 规划指标》的通知。 32-7-1-3城乡住宅建筑设计面积标准 城乡住宅建筑设计面积标准，见表32-17。 城市示范小区住宅设计标准（建设部建议参考指标）表32-17 项目一二三 套型面积系列标准 （m2） 使用面积45~55

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。

提出了一种更有效的前向网络——径向基函数(rbf)神经网络,以多、高层办公楼为例,建立了工程造价的估算模型,运用matlab语言程序实现,同时采用同样的样本对bp网络进行训练,两者结果比较表明,这种方法弥补了bp网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,从而大大提高了其实用性,是对造价估算方式的又一新的尝试。

建筑工程造价估算研究

序号建筑类型分部分项 造价指标 元/m2 调整系 数 合计指标 元/m2 多层二、安装工程造价798.01

32-7建筑工程造价管理参考资料 32-7-1建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15

我国的建筑行业市场竞争极为激烈,而建筑企业要想在这一市场中站有一定的地位,就必须要从经济上来创造出自身的经济优势.这种经济上的优势主要是对建筑工程的造价进行约束所实现的,所以,对建筑工程中的造价估算工作进行深入的研究和应用有着极其重要的意义.本篇文章主要针对建筑工程建设过程中的造价估算进行了深入的研究,以期为其他建筑工程建设过程中提供参考.

本文针对超高层建筑投资高，工程造价估算极其重要的情况，利用基于函数神经网络模型分析超高层建筑造价估算，使得企业可以有效控制超高层建筑的工程造价，发挥土地的最大经济效益。本文建立了基于径向基函数（rbf）神经网络超高层建筑工程造价的估算模型，并运用matlab语言程序将其实现。实例分析表明该方法弥补了传统bp网络存在的收敛速度慢，易陷入局部最优等缺陷，基于神经网络的超高层建筑工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

建筑经济 constructioneconomy 第36卷第9期 2015年9月 vol.36　no.9 sep.2015 基于bp神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究* 孟俊娜，梁岩，房宁 （天津大学管理与经济学部，天津300072） 摘要：分析影响民用建筑工程造价的主要因素并提取相应的工程特征指标；采用系统聚类的方法，选择待 估算工程的有效样本类，确定最佳样本数量。将上述提取的工程特征值作为输入值，以工程造价作为输出 值，建立建筑工程造价的bp神经网络估算模型。最后通过实例验证，预测精度符合决策阶段的要求，证明 该模型确实可行。 关键词：民用建筑工程；造价估算；bp神经网络；特征指标；训练样本 中图分类号：tu723.3　　文献标识码：a　　文章编号：1002-851x（2015）09-0064-05 doi：10.1

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.

建筑工程造价估算的方法

建筑工程造价估算模型研究与应用

介绍了目前工程造价估算的一些主要模型方法和各自的特点。神经网络估算法具有自学习和自完善特征,以市政工程为例进行了应用分析。采用科学的、简便的而又准确的造价估算模型具有重要的工程意义,以确保工程投资及控制目标的顺利完成。

本文利用bp神经网络建立工程造价的估算模型,并根据实测数据对工程造价进行估算,对工程造价的估算模型进行验证。

在工程造价的预算中应用意大利统计学家巴雷特(pareto)的排列图法,找出"关键的少数和次要的多数",按分项工程造价占总造价的累计百分数进行计算,即累计百分比80%以内的作为a类因素——主要因素,累计百分比在80%至90%的为b类因素——次要图素,累计百分比在90%至100%的为c类因素——一般因素,通过一定的步骤从而确定a,b,c各项内容。

随着城市化建设的不断推进，人们对建筑工程当中的各个环节也越来越关注，作为工程项目决策的重要组成部分之一，建筑工程造价的估算，在目前的建筑领域当中受到了建设单位与相关学者的高度重视。建筑工程造价估算是工程施工开始前编制项目建议书和可行性报告的重要依据，主要对若干建筑工程造价的估算方法进行简要介绍，并结合实际需要，从某一个或多方面对其进行评价。

主要通过思考不同时期估算模型的特征和存在的问题,构建人工神经网络造价估算的模型。同时具体讲解了这个模型简体的基础原理。最后分析了基于dfnn的建设工程成本估算以及动态模糊估算模型。

工程造价估算模型的发展及神经网络估算模型

基于粗糙集-神经网络的工程造价估算模型研究——通过分析粗糙集和神经网络的特点和原理，提出基于粗糙集和神经网络相结合的工程造价估算模型，并通过实例验证其有效性，具有较强的实用价值。