【摘 要】
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针对BP (back propagation)神经网络在工程项目投资估算中的应用特性,结合装配式建筑投资估算的特点,提出基于天牛须搜索(BAS)算法的BP神经网络模型,并采用BP网络模型和提出
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71872002);教育部人文社会科学青年基金项目(14YJC630119);安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKY2018D15);安徽高校人文社会科学研究项目(SK2017A0077)
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针对BP (back propagation)神经网络在工程项目投资估算中的应用特性,结合装配式建筑投资估算的特点,提出基于天牛须搜索(BAS)算法的BP神经网络模型,并采用BP网络模型和提出的BAS-BP网络模型分别对15组装配式建筑典型案例进行投资估算分析。结果表明,BAS-BP网络模型的预测精确度优于BP神经网络模型,预测结果更为稳定,更适用于装配式建筑的投资估算。
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