本文關(guān)鍵詞：基于PCA-SVR的建筑工程成本預(yù)測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工程大學(xué)》 2015年

基于PCA-SVR的建筑工程成本預(yù)測研究

劉陽洋  

【摘要】：在經(jīng)濟(jì)快速增長的大背景下,建筑行業(yè)的市場競爭異常激烈,建筑企業(yè)要想在競爭中不被淘汰,工程成本管理是關(guān)鍵,工程成本預(yù)測是工程成本管理不可或缺的重要內(nèi)容和環(huán)節(jié)。因此確保建筑行業(yè)企業(yè)持續(xù)、健康、快速的發(fā)展,建筑成本預(yù)測顯得尤為重要。結(jié)合目前我國建筑工程成本預(yù)測的現(xiàn)狀來看,在預(yù)測的過程中普遍存在著預(yù)測不精確,方法不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)葐栴},本文采用主成分分析法(PCA)結(jié)合支持向量回歸機(jī)(SVR)進(jìn)行建筑工程成本預(yù)測。(1)本文在對建筑工程成本預(yù)測相關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及文獻(xiàn)綜述研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合建筑工程成本特點及其影響因素,建立較為合理的建筑工程成本指標(biāo)體系。(2)詳細(xì)介紹PCA和SVR的理論與方法,建立基于PCA-SVR的建筑工程成本預(yù)測模型。影響工程成本的因素眾多,為了減少SVR訓(xùn)練樣本的復(fù)雜性,提高SVR算法在處理大量數(shù)據(jù)時的速度,建模過程中首先利用主成分分析方法對指標(biāo)屬性進(jìn)行研究并提取主成分,消除指標(biāo)間的相關(guān)性,刪除重復(fù)信息,從而減少了SVR學(xué)習(xí)樣本的維數(shù)。該模型結(jié)合了主成分分析的降維特性和SVR的小樣本非線性預(yù)測等優(yōu)點,提高了系統(tǒng)運(yùn)行速度以及預(yù)測精度,方便了建筑工程成本的預(yù)測。(3)通過進(jìn)行實證研究,結(jié)合具體建筑工程項目,將本文的研究成果應(yīng)用于建筑工程成本預(yù)測實例中,得到預(yù)測結(jié)果,將原始數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)對比分析,驗證該模型的可操作性和有效性,對提高工程成本管理水平具有一定積極意義。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU723.3
【目錄】：

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【相似文獻(xiàn)】

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