快速准确地进行工程成本估算对建筑企业至关重要。传统的工程成本估算方法工作量大、估算速度慢;难以满足估算精度的要求。为符合实际,文章将影响成本的特征因素分为精确量和模糊变量,利用模糊神经网络(FNN)的自组织和自学习,对模糊网络的隶属度和推理规则进行学习和优化。提出了基于组合模糊神经网络的方法,进行建设工程成本估算。通过计算实例表明该方法是有效的,为工程成本估算提供了有价值的参考依据。
建筑工程前期成本估算作为工程项目经济评价工作的前提,其准确性影响到工程的设计、招标、施工,然而传统的估算方法难以满足精度和社会进步要求。本文以上海市高层住宅建筑工程造价数据信息作为数据基础,构建了一个高层住宅成本预测模型。确定10个工程特征因素,运用主成分分析方法,极大程度排除变量间的相关性,最后运用回归分析对建筑工程造价进行预测,并结合实际案例检验了模型预测情况。实例表明,基于主成分分析的建筑成本预测改进模型是有效的,可为工程项目前期成本估算决策提供有价值的参考依据。
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