【摘要】：隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其在國(guó)家電網(wǎng)公司三集五大體系之大建設(shè)管理標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化和專業(yè)化的目標(biāo)引領(lǐng)下，在提高電網(wǎng)工程基建成本控制水平的要求下，傳統(tǒng)定額概預(yù)算制度已經(jīng)無法完全滿足工程建設(shè)的需要，，有必要引用廣泛應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)估算工程投資造價(jià)的智能模型來解決這一問題。近二十年來，模糊數(shù)學(xué)算法、線性回歸、灰色理論估算法、各種智能算法被陸續(xù)應(yīng)用于房地產(chǎn)及路橋等項(xiàng)目的工程估價(jià)預(yù)測(cè)中，但相對(duì)而言模糊數(shù)學(xué)及灰色理論所建立的模型和算法設(shè)計(jì)較為簡(jiǎn)單，模型構(gòu)建的假設(shè)條件和因素忽略較多，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所涉及的BP算法的收斂性、魯棒性以及泛化性較差。本文基于遺傳算法改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸電線路工程投資估價(jià)研究提出一種基于遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)智能學(xué)習(xí)改進(jìn)算法，并將該算法應(yīng)用于輸電線路工程投資估價(jià)。 論文一方面介紹了人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及遺傳算法的基本理論，對(duì)現(xiàn)有常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析和研究，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自身的缺陷及良好的泛化能力，為了盡量減少主觀因素對(duì)結(jié)果的影響，進(jìn)一步提出了基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價(jià)模型，充分利用遺傳算法的全局搜索特性，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寬度、中心及隱含層權(quán)值一起，通過遺傳算法進(jìn)行自我修正，從而大大提高模型計(jì)算結(jié)果的精度。另一方面，根據(jù)所收集的110KV輸電線路工程投資造價(jià)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS成分分析法提取影響工程項(xiàng)目造價(jià)的主要因素作為模型輸入特征向量，基于提出的GA優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估價(jià)模型，將收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析、初始化，以MATLAB為平臺(tái)進(jìn)行仿真模擬分析，驗(yàn)證了該模型不僅計(jì)算簡(jiǎn)便、快捷，且具有較高的計(jì)算精度。 最后提出該方法不僅可以對(duì)新建工程的造價(jià)進(jìn)行合理預(yù)測(cè)和估算，也可以對(duì)歷史工程造價(jià)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證分析，還可以在招投標(biāo)中實(shí)現(xiàn)快速報(bào)價(jià)，在工程建設(shè)領(lǐng)域具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，在文章的最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)和展望，指出了進(jìn)一步的研究方向。
【圖文】：

6設(shè)項(xiàng)目投資估價(jià)管理。本章詳價(jià)計(jì)價(jià)依據(jù)、現(xiàn)行的工程投資的不足和優(yōu)化辦法。資估價(jià)模型理論。本章將已有則進(jìn)行了一個(gè)比較，從而確定學(xué)習(xí)算法以及 MATLAB 徑向基這一智能優(yōu)化方法提出了改進(jìn)電線路工程投資估價(jià)模型構(gòu)建。細(xì)介紹基本原理、模型結(jié)構(gòu)、分分析”三階梯式分析方法進(jìn)工程特征向量作為模型的輸入

工程量清單計(jì)價(jià)模式招投標(biāo)合同價(jià)形成流程圖
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP18;TM75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2578916