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时间:2020-05-08
《建筑工程实际造价的动态预测探讨-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、城市建筑l建筑经济·管理IURBANISMANDARCHITECTURElCONSTRUCTIONECONOMYANDMANAGEMENT建筑工程实际造价的动态预测探讨ExploretheDynamicPredictionoftheConstructionEngineeringPracticeCost■张艳青■ZhangYanqing【摘要】在建筑工程建设中,实际造价的动态预测是一项重预测模型。在对未来工程造价进行预测的同时,还梯度权值以及阀值进行更新时,必须要考虑梯度方要的工作。这项工作能否有效的开展起来,直接关系着建要以预测结果为基础对潜在的、可
2、能遇到的造价控向(包括现在的梯度方向以及前段时间的梯度方筑工程施工建设的顺利进行以及建筑企业的根本利益。本制问题进行预测。寻找问题,并对这些问题进行预向)。以此降低参照函数调整对网络性能造成的影文就针对建筑工程实际造价的动态预测进行了简要的阐防和处理。响,避免局部小问题的出现。述。在建筑工程施工阶段,项目部必须要以合同为在设计完建筑工程实际造价动态预测BP神经基础对工程造价进行有效的预测。通过统筹论证对网络以后,再使用相应的设计值对其进行训练。首【关键词】建筑工程实际造价动态预测模型实例分析造价控制进行分析,确保工程的实际造价始终处于先,在前向传播中
3、,数据的输入到输出是一个从前可控状态。通过上交的造价控制表以及报告表,对到后的过程。将前后节点值相连,然后再将值按照【Abstract】Inthebuildingengineeringconstruction,thedyna-造价控制的结果以及决策进行全面的分析。以造价各个连接权重的大小加权输入活动函数,从而得到micpredictionofactualcostisalimportantwork,whichhasa控制的历史数据为依据,运用BP神经网络模型对实新的值,再传播到下一个节点。其次,在回馈阶段,closerelationshipwithth
4、esmoothprogressofconstruction际造价的资金发展变化情况进行预测。再通过造价如果输出值与预测值存在差距,此时就需要对神经engineeringandthefundamentalinterestsofconstructioncorn.预测数据与造价计划的比较,明确建筑工程计划值。网络进行“惩罚性学习”。过程是:寻找某个发生错partieswhethertheworkcallbeefectivelycarriedout.Inthis采取有效的改进措施,确保建筑工程实际造价预测误的输入节点。如果这个节点的权重最高,那么就artic
5、le,theauthorcarriesonabriefelaborationinviewofthe结果的真实性和可靠性。降低对它的信任值以示惩罚。与此同时,再升高那dynamicpredictionoftheconstructionengineeringpracticeC-二、建筑工程实际造价动态预测模型的结构些正确传输节点的信任值(即是加高权重)。被惩罚ost1.建筑工程BP神经网络的结构设计的节点会继续向前寻找错误源,并惩罚它们,直到所谓的建筑工程BP神经网络的结构设计,就是惩罚传播到最初的输入点为止。【Keywords】construction
6、engineering,actualcost,dynamicpr-指确定神经网络的结构层数以及每层神经元的具体三、通过实例阐述建筑工程实际造价动态预测的应ediction,model,instanceanalysis个数。通常情况下,BP神经网络只存在一个输入层用以及与之相对应输出层。本文所分析的BP神经网络1.模型建立自改革开放以来,我国建筑事业的发展速度明结构,其输入层中的神经元个数的多少,关键要看本文以某站外管线工程为例,对建筑工程实际显加快,建筑工程的数量、规模都在不断的增加。影响建筑工程实际造价的因素。以某站外管线工程造价动态预测BP神经网
7、络的应用进行阐述。首先,形成这种现象的原因众多,一方面是我国的经济实为例,那么可将管理水平、土壤等级、单位造价、在建立BP神经网络预测模型的过程中,必须要对影力迅速提升,进而带动了建筑行业的发展;另一方气候情况作为BP神经网络中输入层中的4个神经响站外管线实际费用的诸多因素进行考虑。一般来面是我国人口数量剧增,对各种基础建筑设施的需元,将站外管线的总体费用作为网络输出层中的唯说,主要是针对管理水平、土壤等级、单位造价、求量也随着增加,这也刺激了建筑行业的发展。另一神经元。气候情况这四项指标进行分析,将上述四项指标作外,建筑行业本身技术能力的提高也促进
8、了其发展。在上世纪80年代,RobertHecht-Nielson就为BP神经网络输入层中的4个节点。然后再
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