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基于灰色RBF神经网络集成的工程快速估价研究

张彤  
【摘要】: 确定工程造价是建设工作的重要内容,特别是建设前期的工程估算对于招投标和成本控制尤为重要。因为它是工程项目成本控制的起点,也是成本控制的基础。建立符合实际的预测模型,准确而快速的估算工程造价具有重要的理论意义和实用价值。 以往的工程造价估算模型大都只采用了灰色系统或神经网络,由于各自都存在着缺陷,从而限制了它的实用性。本文结合灰色系统和神经网络的优点,建立了基于灰色RBF神经网络集成的工程快速估价模型。该模型即对于同一个问题,分别从不同角度建立各自的神经网络模型,通过串联RBF神经网络输入层的灰色一次累加和输出层的灰色一次累减而减小其随机性,得到不同的预测值,然后将这些预测值经过神经网络最优集成,最终得到统一的输出结果。 为验证所提模型的有效性和可靠性,结合工程实例以多层框架结构作为研究对象。将收集到的40个样本,选30个样本作为训练样本,其余10个样本作为测试样本。首先,将影响工程造价的8个主要因素从两个角度进行分析,前七个归为影响造价的一些规模因素,最后一个归为外在影响因素。通过工程特征向量量化和数据的灰色一次累加及归一化处理后,运用MATLAB自编程序,分别从两个角度进行预测,将所得结果经过反归一化及灰色累减后,最后再经过最优集成得到最终结果。文中还采用整体灰色RBF、RBF神经网络、BP神经网络模型进行了工程造价预测,通过比较分析得出:RBF神经网络模型预测误差小于BP神经网络,灰色RBF模型预测误差小于RBF神经网络模型,而灰色RBF神经网络集成模型的预测误差最小。该方法可以显著提高预测精度,具有很强的实用性和推广价值。


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