BIM技术和神经网络相融合的装配式建筑成本控制研究

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为了高效、准确地实现装配式建筑成本控制,提出BIM技术和神经网络相融合的装配式建筑成本控制方法。首先通过BIM技术对建筑实施建模,并导出各项几何造价信息,根据估价指标和造价软件得到初步测算结果,然后将所得结果输入BP神经网络进行学习,并引入遗传算法优化神经网络的权值、阈值,建立装配式建筑成本控制模型。根据模型的预测结果对装配式建筑成本进行优化,最后进行仿真对比实验,结果表明:相对于对比方法,所提出方法的建筑成本预测精度更高。
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