【摘 要】
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为在项目前期进行准确快速的工业建筑工程造价预测,在现有研究的基础上,对比多种算法优化的神经网络与支持向量机模型预测效果,以得到最优工业建筑造价预测模型。通过箱型图对样本进行筛选,分别利用主成分分析法(PCA)与灰色关联法(GRA)对输入指标进行处理,将处理后的数据分别导入BP、GA-BP、PSO-BP、CV-SVM、GA-SVM、PSO-SVM 6个模型进行训练与预测,对预测结果进行多方面对比分析,选择最优造价预测模型。结果显示,PCA-CV-SVM模型为最优模型,运行时间短、预测结果稳定且精确度高。
【机 构】
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武汉大学土木建筑工程学院,中信建筑设计研究总院有限公司
【出 处】
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武汉理工大学学报:信息与管理工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71073117),武汉市城乡建设局科技项目(201929).
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为在项目前期进行准确快速的工业建筑工程造价预测,在现有研究的基础上,对比多种算法优化的神经网络与支持向量机模型预测效果,以得到最优工业建筑造价预测模型。通过箱型图对样本进行筛选,分别利用主成分分析法(PCA)与灰色关联法(GRA)对输入指标进行处理,将处理后的数据分别导入BP、GA-BP、PSO-BP、CV-SVM、GA-SVM、PSO-SVM 6个模型进行训练与预测,对预测结果进行多方面对比分析,选择最优造价预测模型。结果显示,PCA-CV-SVM模型为最优模型,运行时间短、预测结果稳定且精确度高。
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