基于人工神经网络的水厂建设项目造价估算方法

• 作者: 周律 孙傅 徐艺星 王祺 陈宇敏 马可可 黄新丽
• 来源期刊: 净水技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自来水厂 造价模型 人工神经网络 BP 算法 RBF
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 其他水系统研究与应用
• 页码范围: 158-162,175
• 页数: 6页
• 分类号: TU991
• 语种: 中文
• DOI: 10.15890/j.cnki.jsjs.2020.09.026

摘要

对于城镇自来水厂建设项目,项目前期准确的造价估算是项目能够发挥预期效益的保证.由于项目前期缺少详细的设计文件,同时涉及多种复杂且不确定的因素,且造价与各因素间的关系并不固定,在进行水厂项目造价估算时,大多需要依赖历史项目样本数据的建模方法.文中主要基于实际自来水厂建设项目工程造价数据,分析筛选出18个与工程造价相关的影响因素作为输入变量,分别借助人工神经网络中的BP和RBF算法,通过对人工神经网络模型的校验和对比,发现2种模型对训练样本数据都具有很好的拟合性.研究表明,BP神经网络模型具有更好的预测能力,所有测试样本的估算精度可以控制在±30％以内,达到了项目建议书阶段的估算精度要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王祺		7	26	2.0	5.0
2	孙傅		30	285	7.0	16.0
3	周律		97	749	14.0	24.0
4	马可可		3	5	1.0	2.0
5	陈宇敏		1	0	0.0	0.0
6	徐艺星		1	0	0.0	0.0
7	黄新丽		1	0	0.0	0.0