基于GA-BP神经网络的综合管廊投资估算研究

• 作者: 何忠明 胡庆国 蔡孟龙
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: GA-BP神经网络 综合管廊 主成分分析 投资估算 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 交通运输、管理科学与工程
• 页码范围: 68-74
• 页数: 7页
• 分类号: TU12
• 字数: 4235字
• 语种: 中文

摘要

针对综合管廊造价高于传统市政管线设施,其估算具有影响因素众多、非线性等特点,综合考虑管廊长度、截面面积、舱数以及管线入廊个数等10个特征因素,充分利用遗传算法(GA)与BP神经网络模型的优点,建立了基于GA-BP神经网络的预测模型.通过MATLAB仿真试验,对综合管廊的投资估算进行预测研究,并与传统BP神经网络的计算结果进行对比.相关测试表明:检验样本的模拟输出值与样本真实值呈线性吻合,相对误差基本在5％以内,说明该模型预测综合管廊的投资估算比传统BP神经网络模型具有更高的精度和一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何忠明	长沙理工大学交通运输工程学院	98	696	15.0	21.0
2	胡庆国	长沙理工大学交通运输工程学院	45	347	10.0	16.0
3	蔡孟龙	长沙理工大学交通运输工程学院	3	1	1.0	1.0