【摘 要】
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在建设项目投资估算编制过程中,往往得不到具体的图纸信息,这样的信息残缺为建设单位编制和审定投资估算带来了困难,为后期招标控制价的编制提出了挑战。文章通过Python机器
【机 构】
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西华大学土木建筑与环境学院,中电建建筑集团第一工程有限公司
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在建设项目投资估算编制过程中,往往得不到具体的图纸信息,这样的信息残缺为建设单位编制和审定投资估算带来了困难,为后期招标控制价的编制提出了挑战。文章通过Python机器学习语法建立BP神经网络模型,按同一标准,选取508个随机住宅工程样本作为建筑工程数据来源,根据其建筑地上层数、地下层数、檐高、建筑面积四项指标对其建筑工程费、装饰工程费、安装工程费进行机器学习,最后通过A住宅的四项指标预测出该项目的相关费用,将预测数据与实际数据进行对比,证明该模型的有效性。文章将现代智能程序语言技术与传统行业实践所需相结
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