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建设工程造价指数是反映工程价格波动的重要指标,是进行工程造价管理的重要依据。针对灰色预测模型和人工神经网络的局限性,在引入适用性更强的随机振荡GM(1,1)模型和蚁群改进BP神经网络的基础上,提出将两者融合的组合循环模型并进行实证分析验证,为准确预测工程造价指数提供借鉴。
建设工程造价指数预测研究
【摘 要】
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建设工程造价指数是反映工程价格波动的重要指标,是进行工程造价管理的重要依据。针对灰色预测模型和人工神经网络的局限性,在引入适用性更强的随机振荡GM(1,1)模型和蚁群改
【机 构】
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武汉理工大学土建学院; 中国建设工程造价管理协会; 武汉天兴洲道桥投资开发有限公司;
【出 处】
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建筑经济
【发表日期】
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2014年09期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目“基于知识管理的造价信息开发关键技术研究”(2012FFC136)
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