【摘 要】
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市政工程造价预估特点是高非线性,造价预估结果受到工作内容和项目特征等因素的影响相当复杂,无法用传统的方法建立精确的数据模型。为了提高工程造价预估效率,提出了一种基
【机 构】
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陕西国防工业职业技术学院建筑与热能工程学院
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市政工程造价预估特点是高非线性,造价预估结果受到工作内容和项目特征等因素的影响相当复杂,无法用传统的方法建立精确的数据模型。为了提高工程造价预估效率,提出了一种基于反向传播（BP）神经网络的数据模型。该模型以市政排水管道工程的工作内容和项目特征为研究基础,找出了市政工程造价的主要影响因素,从而建立了工程造价和造价影响因素之间的映射关系,并根据其关系,建立了基于BP神经网络的预估模型。对模型进行Matlab仿真,结果表明建立的基于BP神经网络的仿真模型对市政工程造价预估比较准确。
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