异因同果关联神经网络工程造价中应用

本文通过简要介绍人工神经网络的基本原理，总结了人工神经网络在建筑工程项目管理的造价预测、项目管理绩效评价、招投标等方面的应用及ann在该领域应用中的优势，并对人工神经网络在建筑工程项目管理中的问题及发展提出了建议。

建设项目工程造价估算对发包人和承包人进行决策具有至关重要的作用,运用bp神经网络理论,结合实例给出了用于建设项目工程造价估算的bp神经网络模型,仿真实验表明,采用该模型的估算结果是令人满意的。

利用神经网络方法更能充分有效地利用已有的经验,提高工程投资估算的速度和精度。经系统开发和案例计算,证明该方法能改进模糊类比法的估算结果,更好地满足工程项目初期造价估算的要求。

分析了对工程造价有重要影响的众多因素,参考国内外专家、学者的研究成果,确定了影响工程造价的18个主要因素,并基于rbf神经网络建立了工程造价决策模型。本文利用rbf神经网络快速、准确的函数逼近能力,为工程造价决策提供了一种新的方法。

本文根据神经网络的原理和工程造价估算的特点，建立了基于神经网络的工程造价估算模型；阐述了估算模型的基本原理；并通过住宅建筑估价模型的建立，说明了模型的实现方法且验证了其实用性

基于神经网络的工程造价快速估算

本文建立了人工神经网络造价估算模型.论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的bp算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例,应用神经网络估算模型进行了估算,结果表明,该模型估算准确,由于考虑了主材价格变化,因此非常适应于工程造价动态管理。

本文根据神经网络和工程造价估算的特点,提出了采用bp神经网络进行工程造价估算,并以住宅建筑模型为例进行了验证,证明了该方法能够准确、快速估算工程造价。

本文把信息扩散原理和神经网络相结合,提出一种工程造价的估测方法,并给出计算实例。

针对bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力等优点,根据bp神经网络原理,对某井筒工程特征进行分析,确定工程特征类目作为神经网络的输入向量。建立基于神经网络的工程造价快速估算模型,该模型能更好的满足实际工程投资估算和设计概算的需要,对项目工程造价快速估算有指导意义。

工程造价人工神经网络估算系统——工程造价人工神经网络估算系统

工程造价估算是招标投标中的重要一环，为了探讨神经网络在工程造价估算中的应用，利用神经网络建立了工程造价估算的模型。实例分析表明，基于神经网络的工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

本文叙述了神经网络的基本原理，介绍了工程造价人工神经网络估算模型和人工智能估算系统软件，并结合实例作了分析。

介绍了目前工程造价估算的一些主要模型方法和各自的特点。神经网络估算法具有自学习和自完善特征,以市政工程为例进行了应用分析。采用科学的、简便的而又准确的造价估算模型具有重要的工程意义,以确保工程投资及控制目标的顺利完成。

本文利用bp神经网络建立工程造价的估算模型,并根据实测数据对工程造价进行估算,对工程造价的估算模型进行验证。

论文在分析工程造价估计成本动因以及工程造价成本动因识别与映射关系基础上，将成本动因、神经网络引入工程造价估计，并提出了神经网络预测模型以及具体算法实现，对于工程造价估计具有较强的实际参考价值。

工程造价和主要工程量是评价一建筑工程的重要经济指标,特别是工程量清单于2003年7月1日在全国范围内展开以来,快速估算工程造价和主要工程量更具有其重要意义.文中采用神经网络集成方法建立了工程造价和主要工程量估算数学模型,并采用matlab61计算软件,以深圳市已完典型工程资料为例,验证了该模型的正确性及实用性,得出了神经网络集成方法泛化能力更高的结论.

基于bp神经网络的建筑工程造价快速预测——快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有...

基于神经网络的工程造价模型的建立——本文介绍了工程造价推测模型的发展，叙述了神经网络系统的原理，基于此建立公路工程造价推测模型。实例说明，此模型具有快速、准确的优点。

基于人工神经网络的工程造价预测模型——利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。　　

快速、准确地进行工程造价估算对控制工程成本具有重要的现实意义。根据神经网络原理和对工程特征的分析,确定了6个工程特征类目作为神经网络的输入向量,提出了基于bp神经网络的工程造价快速估算模型,并选取已建住宅工程为估价实例。经验算,其精度可以满足实际工程投资估算和设计概算的需要。因此,用bp神经网络快速估算工程造价是行之有效的。

本文首先采用贡献分析法对影响工程造价的诸多变量进行选择,以此降低输入变量维度,优化网络结构;在此基础上采用神经网络集成方法建立耦合新模型;并用实例说明此新模型能很好的提高神经网络在工程造价预测中的的泛化能力和预测精度。