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基于現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)理論的工程造價估算模型研究

發(fā)布時間:2019-09-26 23:07
【摘要】:為了有效降低工程建造成本,提出一種基于現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)理論的工程造價估算模型.把收集的工程造價數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,采用現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)理論對工程造價費(fèi)用進(jìn)行估算.利用工程造價數(shù)據(jù)對估算結(jié)果進(jìn)行仿真實驗,結(jié)果表明,該模型可以準(zhǔn)確地描述工程造價的變化趨勢,有效地提高工程造價的估算精度.
【圖文】:

工程造價估算,工程造價,數(shù)據(jù)圖


內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)漢文版)第45卷圖1工程造價數(shù)據(jù)圖2ABC-SVM的工程造價估算結(jié)果Fig.1EngineeringcostdataFig.2ABC-SVMprojectcostestimationresults為了進(jìn)一步驗證模型的有效性,將ABC-SVM的估算結(jié)果與經(jīng)典工程造價估算結(jié)果進(jìn)行了比較.經(jīng)典工程造價估算模型有多元線性回歸分析、時間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化SVM(GA-SVM).統(tǒng)計各工程造價估算結(jié)果的均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差(MAPE),結(jié)果見表1,由表1可以得到如下結(jié)論:表1與經(jīng)典模型的估算性能對比Tab.1Comparisonofestimationperformancewiththeclassicalmodel模型名稱RMSEMAPE/%多元線性回歸124.329.56時間序列法121.149.54BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)100.777.26GA-SVM91.135.22ABC-SVM82.023.91(1)多元線性回歸分析模型和時間序列模型的估算誤差較大,這主要是由于它們不能反映工程造價與影響因素之間的聯(lián)系,估算精度比較低.(2)ABC-SVM的指標(biāo)值優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求訓(xùn)練樣本大,而在實際應(yīng)用中收集工程造價樣本的數(shù)量有限,所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果比較差,個別數(shù)據(jù)的估算值與真實值相差比較遠(yuǎn).(3)相對GA-SVM,ABC-SVM的指標(biāo)值更優(yōu),這說明ABC算法可以找到比GA算法更優(yōu)的參數(shù)值,能夠更好地描述工程造價數(shù)據(jù)的內(nèi)

工程造價估算,工程造價,數(shù)據(jù)圖


內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)漢文版)第45卷圖1工程造價數(shù)據(jù)圖2ABC-SVM的工程造價估算結(jié)果Fig.1EngineeringcostdataFig.2ABC-SVMprojectcostestimationresults為了進(jìn)一步驗證模型的有效性,將ABC-SVM的估算結(jié)果與經(jīng)典工程造價估算結(jié)果進(jìn)行了比較.經(jīng)典工程造價估算模型有多元線性回歸分析、時間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化SVM(GA-SVM).統(tǒng)計各工程造價估算結(jié)果的均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差(MAPE),結(jié)果見表1,由表1可以得到如下結(jié)論:表1與經(jīng)典模型的估算性能對比Tab.1Comparisonofestimationperformancewiththeclassicalmodel模型名稱RMSEMAPE/%多元線性回歸124.329.56時間序列法121.149.54BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)100.777.26GA-SVM91.135.22ABC-SVM82.023.91(1)多元線性回歸分析模型和時間序列模型的估算誤差較大,這主要是由于它們不能反映工程造價與影響因素之間的聯(lián)系,估算精度比較低.(2)ABC-SVM的指標(biāo)值優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求訓(xùn)練樣本大,,而在實際應(yīng)用中收集工程造價樣本的數(shù)量有限,所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果比較差,個別數(shù)據(jù)的估算值與真實值相差比較遠(yuǎn).(3)相對GA-SVM,ABC-SVM的指標(biāo)值更優(yōu),這說明ABC算法可以找到比GA算法更優(yōu)的參數(shù)值,能夠更好地描述工程造價數(shù)據(jù)的內(nèi)
【作者單位】: 達(dá)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑工程系;
【基金】:四川省科技廳科研項目(2014kj002066)
【分類號】:TU723.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 袁s

本文編號:2542355


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