基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究

• 作者: 秦中伏 翟东 金灵志 雷小龙
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 造价预测 主成分分析 支持向量机 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 城市科学
• 页码范围: 357-363
• 页数: 7页
• 分类号: TU-9
• 字数: 5538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2016.03.017

摘要

为在方案设计初期与工程造价相关信息很少的条件下，准确快速地预测住宅工程造价，在分析既往相关理论和方法优劣的基础上，选取支持向量机构建住宅工程造价预测模型，并通过主成分分析对原始数据进行降噪处理。选取住宅工程造价预测指标集与样本，对输入指标的数据进行主成分分析，消除指标相关性的同时对原始数据降维，将处理后的数据分别导入到“标准支持向量机”和“最小二乘支持向量机”模型中进行训练和预测，并对预测结果进行对比分析，选取较为合理的预测模型，通过参数寻优进一步优化预测效果。所构建预测模型的相对误差均控制在±7％以内，预测精度较高，结果稳定。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟东	浙江大学建筑工程学院	4	60	3.0	4.0
2	金灵志		5	23	2.0	4.0
3	秦中伏	浙江大学建筑工程学院	11	189	4.0	11.0
4	雷小龙	浙江大学建筑工程学院	1	14	1.0	1.0