準(zhǔn)確的工程項(xiàng)目成本估算是分析工程價(jià)值的重要依據(jù),也是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量成本控制的基礎(chǔ)。針對(duì)成本與其影響因素之間的高度非線性特征以及工程實(shí)踐中小樣本數(shù)據(jù)的情況,構(gòu)建了基于ABC-LS-SVM的成本估算模型。該模型以LS-SVM算法為核心,采用人工蜂群算法調(diào)諧模型核心參數(shù)取值。實(shí)例表明:與其他估算模型相比,該模型實(shí)現(xiàn)了估算精度和建模效率的雙重提高。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)成本估算值和測(cè)試集誤差MAPE劃定成本控制區(qū)間,建立成本控制模型,判斷項(xiàng)目成本的狀態(tài)和管理水平,保證項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)預(yù)定的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)和社會(huì)效益,為實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目成本的有效控制提供參考。 

【文章來(lái)源】：工程管理學(xué)報(bào). 2020,34(03)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于光纖監(jiān)測(cè)和PSO-SVM模型的馬家溝滑坡深部位移預(yù)測(cè)研究[J]. 韓賀鳴,張磊,施斌,魏廣慶.  工程地質(zhì)學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]基于ABC-BPNN的內(nèi)蒙古西部草原民居建筑能耗預(yù)測(cè)模型[J]. 金國(guó)輝,魏雪,張偉健.  土木工程與管理學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于粒子群算法改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)的工程投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型[J]. 唐碧秋,韓佳,郭國(guó)峰,張賽.  土木工程與管理學(xué)報(bào). 2019(02)
[4]基于灰關(guān)聯(lián)的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高層住宅造價(jià)估算[J]. 蔣紅妍,白雨晴.  工程管理學(xué)報(bào). 2019(01)
[5]基于支持向量機(jī)與概率輸出網(wǎng)的深度學(xué)習(xí)模型[J]. 劉涵,王月嶺,王曉,林艷艷.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2018(08)
[6]Research on optimized GA-SVM vehicle speed prediction model based on driver-vehicle-road-traffic system[J]. LI YuFang,CHEN MingNuo,LU XiaoDing,ZHAO WanZhong.  Science China（Technological Sciences）. 2018(05)
[7]基于遺傳支持向量機(jī)的綜合管廊土建工程造價(jià)估算方法研究[J]. 李芊,張悠.  隧道建設(shè)(中英文). 2018(02)
[8]差分進(jìn)化最小二乘支持向量機(jī)法預(yù)測(cè)日用水量[J]. 陳磊,陳李.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[9]一種組合核相關(guān)向量機(jī)的短時(shí)交通流局域預(yù)測(cè)方法[J]. 邴其春,龔勃文,楊兆升,林賜云,商強(qiáng).  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[10]基于SVM和LS-SVM的住宅工程造價(jià)預(yù)測(cè)研究[J]. 秦中伏,雷小龍,翟東,金靈志.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2016(03)

碩士論文
[1]基于支持向量機(jī)（SVM）的工程項(xiàng)目投資估算方法研究[D]. 呂科奇.浙江大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3494670