BAS-BP神经网络模型在装配式建筑投资估算中的应用

论文摘要

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。

论文目录

• 1 基于BAS算法改进的BP神经网络
•   1.1 BP神经网络的改进原理
•   1.2 BAS-BP网络模型的设计
• 2 工程应用案例
•   2.1 工程特征量的选定
•   2.3 工程特征量的计算
• 3 预测结果与分析
•   3.1 准确性分析
•   3.2 稳定性分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王付宇,张圣全,李琰

关键词: 装配式建筑,投资估算,天牛须搜索算法,神经网络

来源: 安徽工业大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 安徽工业大学管理科学与工程学院

基金: 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)

分类号: TU723.3;TP183

页码: 382-387

总页数: 6

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