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[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] 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] 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] 建筑经济
[作者]
陈丰
基于BP神经网络模型,提出保证成本估算精度的神经网络分析方法;并收集20个住宅工程实例,其中4个作为检测实例。实验结果表明根据工程前期阶段的基本信息推算得到的成本精度,可以满足实际工程成本估算的需要。
关键词:
成本估算 神经网络 实例检测 BP算法
[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] 技术经济与管理研究
[作者]
张晓平 周芳芳 谢朝
研究目的:分析人工神经网络应用于房地产估价的思路以及估价流程,采用Matlab神经网络工具箱函数编程来实现基于神经网络的房地产估价模型的构建、训练与仿真。研究方法:文献资料法和案例分析法。研究结果:以训练样本为基础,建立基于神经网络的房地产估价模型,用测试样本检验,得出估价模型的精度较高。研究结论:神经网络对包含多种因素影响的房地产估价具有优势,基于神经网络的房地产估价模型具有很强的实用性和可操作性。
关键词:
神经网络 房地产估价 模型 Matlab
[期刊] 建筑经济
[作者]
李海波 赵丽 张国兴
建筑工程经济预测即工程造价估算是项目可行性的基础。针对建筑工程经济估算繁琐的问题,基于Elman神经网络的优点,通过对影响单项工程的各变量进行权重分析,从而建立有效的网络。通过数据分析模型,基于MATLAB数学软件可以实现对建筑工程经济的快速预算。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词:
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词:
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静文 刘刚
文章以先行指标作为模型的输入层,以基准指标作为模型的输出层,构建了基于BP神经网络模型的景气预测模型。模型结合了BP神经网络模型和景气预测模型的优势,以高新技术行业的总收入进行实证研究。对比了二次指数平滑模型和BP神经网络模型的预测结果,从三种模型的拟合度以及预测指标评价体系的计算结果可知构建的模型拟合度得到了很大的提高。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词:
BP神经网络 灰色理论 预测
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