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[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴开微 陈娟
本文探讨了模糊神经网络在确定工程造价中的应用方法和途径。分析影响工程造价的因素,提取特征值,利用Madalines网络和RBF网络估测工程造价,通过实例计算,表明运用模糊神经网络估测土建工程造价和工程工料消耗量是可行和有效的。
关键词：
模糊神经网络 工程造价 预测
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
苏振民
本文的目的是提出一个建筑工程报价决策模型 ,以帮助建筑企业在投标中达到自己满意的目标。本文的主要思路是采用信息扩散原理和神经网络模型相结合 ,使工程报价决策能在少样本的条件下得到较满意的结果
关键词：
报价 信息扩散 神经网络
[期刊] 工业技术经济
[作者]
徐莉 李卓然
本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9个特高压输变电工程中的75段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
徐莉 李卓然
本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9个特高压输变电工程中的75段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。
[期刊] 建筑经济
[作者]
孟俊娜 梁岩 房宁
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。
[期刊] 水产学报
[作者]
郭连喜 邓长辉
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张坤 杨艳明 郑伟 高晓红
为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武文斌 唐燕武 朱家明 陈华友
在股价指数预测等社会经济现象中，存在多种线性和非线性叠加的复杂特征，根据数据波动特点，文章在样本数据排序的基础上，结合区间数大小可能度的概念，对样本数据进行分类和区间划分。同时，通过反映不同决策者态度的多种隶属度计算方法,构造了犹豫模糊集，从而建立了基于综合隶属度权重来集成历史数据的线性预测模型。为拟合数据的非线性特征,引入了BP神经网络预测模型。利用台湾加权股价指数近五年的数据进行实例分析，将线性预测值和开盘价、最低价、最高价、收盘价作为BP神经网络的输入，最终获得了股价指数的预测值。结果表明，提出的模型具有可行性和有效性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
陈佐 谢赤 李晓东
应用相空间重构技术对时间序列进行分割,将原序列映射到多维的数据空间中。将期望最大化(EM)聚类算法和神经网络相结合,提出了一种基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型。在股票市场上进行了应用,结果表明该预测模型降低了预测误差,提高了系统的性能。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
地力夏提·艾木热拉 丁建丽 穆艾塔尔·赛地 米热古力·艾尼瓦尔 邹杰
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
关键词：
土壤盐渍化 干旱区 模糊神经网络 预测
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