本文關鍵詞：基于模糊神經網絡的建筑工程造價預測模型　出處：《技術經濟》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用直覺模糊分析方法求得工程特征對建筑工程造價的影響程度系數(shù),據此確定了5個對建筑工程造價影響較大的工程特征,并將之作為神經網絡模型的輸入向量,構建了基于模糊邏輯和神經網絡方法的建筑工程造價預測模型。結合MATLAB工具箱對程序進行設計,并用已完工程數(shù)據對模型進行訓練、修正以及實例驗證,證明了該模型可以有效提高建筑工程造價預測的精確度,具有較強的實用價值。
[Abstract]:Using intuitionistic fuzzy analysis to obtain the characteristics of engineering degree coefficient influence on construction cost, to determine the 5 cost of construction engineering features large influence, and as the input vector of the neural network model, construct the prediction model of fuzzy logic and neural network method of construction cost based on the design of the program. Combined with the MATLAB toolbox, and the completed training model of engineering data, modification and verification, it is proved that this model can effectively improve the prediction accuracy of construction cost, has a strong practical value.

【作者單位】： 重慶交通大學經濟與管理學院;
【分類號】：TU723.3
【正文快照】： 1研究背景與文獻回顧工程造價預估是投資決策時必做的一項工作,準確而有效的造價估算是編制投資計劃、申請貸款進行資金籌措以及控制施工成本的主要依據。目前常見的工程造價估算方法有定額法、類比工程法、回歸分析法和人工智能法等。每種方法都有自身的優(yōu)勢和劣勢。例如:定

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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