【摘要】：隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，尤其在國家電網(wǎng)公司三集五大體系之大建設管理標準化、規(guī)范化和專業(yè)化的目標引領下，在提高電網(wǎng)工程基建成本控制水平的要求下，傳統(tǒng)定額概預算制度已經(jīng)無法完全滿足工程建設的需要，，有必要引用廣泛應用歷史數(shù)據(jù)估算工程投資造價的智能模型來解決這一問題。近二十年來，模糊數(shù)學算法、線性回歸、灰色理論估算法、各種智能算法被陸續(xù)應用于房地產(chǎn)及路橋等項目的工程估價預測中，但相對而言模糊數(shù)學及灰色理論所建立的模型和算法設計較為簡單，模型構建的假設條件和因素忽略較多，而神經(jīng)網(wǎng)絡所涉及的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的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸電線路工程投資估價研究提出一種基于遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)智能學習改進算法，并將該算法應用于輸電線路工程投資估價。 論文一方面介紹了人工智能技術、神經(jīng)網(wǎng)絡理論及遺傳算法的基本理論，對現(xiàn)有常用的神經(jīng)網(wǎng)絡估價模型進行了詳細的分析和研究，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡結構自身的缺陷及良好的泛化能力，為了盡量減少主觀因素對結果的影響，進一步提出了基于遺傳算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡估價模型，充分利用遺傳算法的全局搜索特性，將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的寬度、中心及隱含層權值一起，通過遺傳算法進行自我修正，從而大大提高模型計算結果的精度。另一方面，根據(jù)所收集的110KV輸電線路工程投資造價數(shù)據(jù)，運用SPSS成分分析法提取影響工程項目造價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)絡的估價模型，將收集的樣本數(shù)據(jù)進行整理、分析、初始化，以MATLAB為平臺進行仿真模擬分析，驗證了該模型不僅計算簡便、快捷，且具有較高的計算精度。 最后提出該方法不僅可以對新建工程的造價進行合理預測和估算，也可以對歷史工程造價的合理性進行驗證分析，還可以在招投標中實現(xiàn)快速報價，在工程建設領域具有較好的實際應用價值。同時，在文章的最后對全文進行了總結和展望，指出了進一步的研究方向。
【圖文】：

6設項目投資估價管理。本章詳價計價依據(jù)、現(xiàn)行的工程投資的不足和優(yōu)化辦法。資估價模型理論。本章將已有則進行了一個比較，從而確定學習算法以及 MATLAB 徑向基這一智能優(yōu)化方法提出了改進電線路工程投資估價模型構建。細介紹基本原理、模型結構、分分析”三階梯式分析方法進工程特征向量作為模型的輸入

工程量清單計價模式招投標合同價形成流程圖
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TM75

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前2條

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本文編號：2578916