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文檔簡介
1、長期以來,我國工程建設(shè)投資存在著不少問題,由此給國家和投資方帶來了很多損失,時至今日,加強(qiáng)投資控制已成為工程界各方的共識。而投資估算是直接影響投資控制的一個關(guān)鍵性因素,尋找合適的方法,較好地解決工程投資的估算問題就成了當(dāng)前重要的研究課題之一。
本文利用維像建模的方法,基于工程特征和工程造價之間的非線性映射關(guān)系,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)能力與模糊數(shù)學(xué)的貼近度思想相結(jié)合,構(gòu)建了一種基于工程造價信息庫支持的造價估算
2、模型,并應(yīng)用于建筑工程項目進(jìn)行實例驗證。
為避免以往人工樣本選擇時的主觀誤差,本文采用模糊數(shù)學(xué)的貼近度思想進(jìn)行樣本選擇,實現(xiàn)了對工程信息定性描述的量化處理,將樣本選取過程人工智能化,使運用電腦在工程造價信息庫中大規(guī)模的樣本篩選成為可能,并在此基礎(chǔ)上,對類似工程指標(biāo)體系的建立,特征因素的量化,數(shù)據(jù)處理等方面進(jìn)行了實踐方法研究。
針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際應(yīng)用中會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)龐大,收斂緩慢,泛化能力不佳等缺陷。本文引
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