基于rbf人工神经网络的建设项目造价估算方法研究

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时间:2019-03-16

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1、、iTU-公开9中图分类号:密级:UDC:编号:本校讀W义遠乂婆硕±学位论文论文题目基于RBF人王神经网络:的建设项目造价估算方法研究.研究生姓名.0212243:吴海龙学号学校指导教师姓名;莫俊文职称:副教授申请学位等级:工学硕壬专业:王木王程建造与管理2015.4论义答辩曰期15.6论文提交日期::20-k■I.独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加W标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

2、果,也不包含获得兰州巧通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贾献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字日期年月/〇日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州巧通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州巧通大学可W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、汇编供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名导师签;名签字:^〇口日;1年^^月日

3、签:日期九/字日期年如口/硕士学位论文基于RBF人工神经网络的建设项目造价估算方法研究ConstructionProjectCostEstimationMethodResearchBasedontheRBFArtificialNeuralNetwork作者姓名:吴海龙学科、专业:土木工程建造与管理研究方向:学号:0212243指导教师:莫俊文完成日期:2015年4月兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要近年来,随着国家经济发展的逐渐放缓及产业转型升级的需求,地产行业也一改往日爆发性增长的势头,逐渐进入平缓发展和行业整顿阶段。以

4、成本管控为主,试图追求降低成本以实现利润最大化逐渐成为现阶段各大地产企业的主流思想。过去那种依靠施工图预算和竣工结算来计算工程成本,通过在施工阶段严格控制工程变更、替换部分工程材料以求降低成本、利用合同中的一切有利条款来减少索赔等方法,虽然可以起到一定的成本控制的作用,但是其影响力对于整个项目而言微乎其微,而且往往也是被动的。与传统的建设项目造价估算不同,现在地产企业的建设项目造价估算已经不仅仅只为可行性研究提供理论支撑,而是已经成为建立动态成本指标管控体系的重要途径和手段。建立高精度的成本指标体系,把被动的时候控制变为主动的事前控制,这会直接影响到企业后续成本管控工作的成功与否,对

5、于企业的生存有这至关重要的作用。本文试图用人工神经网络的方法来估算建设项目造价指标体系。本文首先阐述了我国目前建设项目造价估算的国内外研究现状,然后介绍了传统造价估算的基本理论。随后介绍了人工神经网络的基本概念和原理,并对RBF人工神经网络的原理和算法做出了详细的描述。之后通过实际项目数据的考察研究,将建设项目施工图设计时所确定的设计限额指标作为输入变量,由于建设项目的长期性,导致中间会存在很多的不确定因素和风险因素,材料价格的浮动、签证、索赔、人工工资的浮动以及项目进度控制等各个风险因素均会对建设项目造价产生影响,从而导致最终实际发生的成本与最初的限额指标会有差异,不同的建设项目所

6、存在的风险不同,因而其最终的差异也不同。因此施工图设计时的限额设计指标,与最终建设项目完全竣工后的各专业造价数据并不是简单的量乘以价的线性对应关系,故我们将实际项目建成后的各专业造价数据作为输出变量,由此构建样本训练集,寻找它们的非线性映射关系,我们通过实际项目确定了大量的限额指标,之后运用主成分分析法将这将这些指标进行筛选,消除变量之间的相关关系,精简输入变量的数量。由以上输入-输出指标组成RBF人工神经网络样本训练集,运用MATLAB软件,通过编写代码建立RBF人工神经网络模型,并进行样本集的训练和仿真,最终进行实例分析进行验证。关键词:建设项目;造价估算;主成分分析法;人工神经

7、网络论文类型:应用研究-I-基于人工神经网络的建设项目造价估算方法研究AbstractInrecentyears,withthesmoothdevelopmentofnationaleconomyandthedemandofindustrialtransformationandupgrading,therealestateindustryalsochangeditsmomentumoftheexplosivegrowth,graduallysteppedi

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