基于gra与bp神经网络的工程造价预测模型研究——以高速公路为例

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1、ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterinEngineeringResearchonProjectCostEstimationModelBasedontheGRAandBPNeuralNetwork——TaketheHighwayasanExampleMasterCandidate：YangLingyanMajor：ManagementScienceandEngineeringSupervisor：Prof.LiuLingWuhanUniversityofSc

2、ienceandTechnologyWuhan,Hubei430081,P.R.ChinaMay,2015摘要截止2014年底，我国已跃然成为高速公路总里程量世界第一的国家。高速公路的迅猛发展必然需要持续大额的投资，建设工程项目的造价预测作为项目建设前期重要投资决策依据起着举足轻重的作用。然而，目前高速公路造价预测存在的不足主要是预测模型未能充分地反映预测指标与单位里程造价之间的非线性关系，而且对每个预测指标的权重确定也考虑的不够充分，确定权重的方法不能令人信服。因此，科学构建高速公路造价预测指标体系，并确定其中各指标的权重，利用合理的方法建立高速公路造价预测模型是本文需要解决

3、的问题。本文首先将工程造价预测国内外研究现状进行梳理，分析出我国高速公路工程造价预测中存在的问题；再对高速公路及工程造价相关理论，工程造价预测方法相关理论进行详细阐述，为后文造价预测奠定基础；然后对构成高速公路造价的主要工程项目进行分析，选取合适的工程特征指标，构建高速公路造价预测指标体系；最后把灰色关联分析(GRA)和BP神经网络相结合来预测高速公路造价，利用灰色关联分析确定预测指标的权重，利用BP神经网络建立预测模型。通过实证研究证明，预测的结果精度较高，表明本文的研究方法是可行的，为我国今后高速公路工程造价的预测提供了一种高效合理的方法。关键词：高速公路；GRA；BP神经

4、网络；造价预测模型IAbstractBytheendof2014,Chinahasrapidlybecomethefirstcountriesofhighwaytotalmileageintheworld.Therapiddevelopmentofhighwaywillinevitablyneedsustainedlargeinvestment,theprojectcostestimationasanimportantbasisfortheprojectpriortotheconstructioninvestmentdecision-makingplayadecisiverol

5、e.However,theshortageofhighwaycostestimateisnotfullyreflectthenonlinearrelationshipbetweenpredictorsandunitmileagecost,andtheweightofeachestimateindexisnotconsideredenough,themethodofdeterminingweightsisnotconvincing.Therefore,scientificallybuildtheindexsystemofhighwayprojectcostestimation,a

6、nddeterminetheweightofeachindex,usesareasonablemethodtoestablishthehighwayconstructioncostestimationmodelistheneedofthisdissertationtosolvetheproblem.Firstly,thisdissertationsummarizestheprojectcostestimationresearchathomeandabroad,analyzestheproblemsexistinginthehighwayprojectcostestimation

7、inourcountry;Thenelaboratestherelevanttheoryofhighwayandprojectcost,correlationtheoryhighwayprojectcostestimationmethodindetail,laysthefoundationforlatercostestimation;Thenanalysisthemainprojectconstitutionofthehighwayengineeringprojectcost,selects