基于pca-svr的建筑工程成本预测研究

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1、硕士学位论文题目：基于PCA-SVR的建筑工程成本预测研究作者姓名：刘阳洋指导教师：蔡振禹教授学科专业：管理科学与工程所在学院：经济管理学院提交论文日期：年1月丄5日独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得河北》工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本

2、声明的法律结果由本人承担。学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解河北工程大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权河北>工程大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明）导师签名:分类号：TU723.3密级：公开UDC：单位代码：10076工学硕士学位论文基于PCA-SVR的建筑工程成本预测研究作者姓名：刘阳洋指导教师：蔡振禹教授申请学

3、位级别：工学硕士学科专业：管理科学与工程所在单位：经济管理学院授予学位单位：河北工程大学ADissertationSubmittedtoHebeiUniversityofEngineeringFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringStudyonthePredictionofConstructionCostBasedonPCA-SVRCandidate：LiuYangyangSupervisor：Prof.CaiZhenyuAcademicDegreeAppli

4、edfor：MasterofManagementSpecialty：ManagementScienceandEngineeringCollege/Department：CollegeofEconomicsandManagementHebeiUniversityofEngineeringMay,2015摘要摘要在经济快速增长的大背景下，建筑行业的市场竞争异常激烈，建筑企业要想在竞争中不被淘汰，工程成本管理是关键，工程成本预测是工程成本管理不可或缺的重要内容和环节。因此确保建筑行业企业持续、健康、快速的发展

5、，建筑成本预测显得尤为重要。结合目前我国建筑工程成本预测的现状来看，在预测的过程中普遍存在着预测不精确，方法不严谨等问题，本文采用主成分分析法（PCA）结合支持向量回归机（SVR）进行建筑工程成本预测。（1）本文在对建筑工程成本预测相关的国内外研究现状以及文献综述研究的基础上，结合建筑工程成本特点及其影响因素，建立较为合理的建筑工程成本指标体系。（2）详细介绍PCA和SVR的理论与方法，建立基于PCA-SVR的建筑工程成本预测模型。影响工程成本的因素众多，为了减少SVR训练样本的复杂性，提高SVR算法在

6、处理大量数据时的速度，建模过程中首先利用主成分分析方法对指标属性进行研究并提取主成分，消除指标间的相关性，删除重复信息，从而减少了SVR学习样本的维数。该模型结合了主成分分析的降维特性和SVR的小样本非线性预测等优点，提高了系统运行速度以及预测精度，方便了建筑工程成本的预测。（3）通过进行实证研究，结合具体建筑工程项目，将本文的研究成果应用于建筑工程成本预测实例中，得到预测结果，将原始数据与预测数据对比分析，验证该模型的可操作性和有效性，对提高工程成本管理水平具有一定积极意义。关键词：建筑工程；工程成本

7、预测；指标体系；主成分分析；支持向量回归机IAbstractAbstractThecompetitionisveryfierceintheconstructionindustryunderbackgroundofthewholegooddevelopmentofsituation.Ifconstructioncompanieswanttoavoidbeingdefeatedincompetition,itisimportanttostrengthentheengineeringcostmanagemen

8、t.Thecostpredictionisanimportantpartandcontentoftheengineeringcostmanagement.Itisespeciallycriticaltoensurethecontinuous,rapidandhealthydevelopmentoftheconstructionindustry.Consideringthepresentsituationofcostprediction,th