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文檔簡介
1、隨著建筑市場的穩(wěn)定發(fā)展,全社會的固定資產(chǎn)投資逐步增大,伴隨而來的是投資失控嚴(yán)重化,因而合理控制建設(shè)項目投資顯得尤為重要。而在建設(shè)項目全生命周期中,前期階段對投資控制的影響程度高于施工階段,且建筑企業(yè)對前期投資決策階段不夠重視,故應(yīng)將投資控制重心由施工階段向前期投資決策階段轉(zhuǎn)移。但目前在投資決策階段所采用的傳統(tǒng)工程造價估算方式不能很好的適應(yīng)市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢,投資估算的精度成為建設(shè)項目投資控制的關(guān)鍵影響因素。因此,快速而又準(zhǔn)確的估算工程造
2、價對于建設(shè)項目投資控制來說意義重大。
首先,依據(jù)主次因素分析法整理和提取了主要分部分項工程中影響住宅工程造價的工程特征因素,并建立層次結(jié)構(gòu)模型計算各特征因素對工程造價影響程度的權(quán)值,根據(jù)主次因素分析法篩選出主要特征因素,同時分析了工程特征因素對工程造價的影響機(jī)理,將其作為估算模型的輸入向量。
其次,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,結(jié)合灰色理論中灰數(shù)的相關(guān)知識,采用區(qū)間灰數(shù)的方式來設(shè)置隱含層與輸入層之間的初始連接權(quán)值,
3、在訓(xùn)練過程中通過不斷調(diào)整區(qū)間灰數(shù)的取值區(qū)間來逼近權(quán)值的最優(yōu)值,改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。
再次,利用 MATLAB軟件,運用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)實現(xiàn)模型的建立與初始化。根據(jù)收集整理的115組訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),對改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建了誤差在10%以內(nèi)的初步估算模型,并采用遺傳算法優(yōu)選模型初始權(quán)值和白化定位系數(shù),提高了估算模型的精度。
最后,以徐州某住宅小區(qū)2#樓作為測算對象,在收集與整理相似工程造價
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