1、“.....在确定了输入量后,对其进行预处理,将数据变化到,需要花费较长的时间编制预算文件,但定额法预估结果的精度较高类比法所使用的模型相对简单,但其预估结果的精度则相对较低造价估算如果存在较大的误差,会降低投资决策的合理性,可能影响施工质量,严重时甚至会导致工程停工或返工,造成重大的经济损失。网络模型训练训练神经网络的第析方法的使用,实现其对造价的影响程度系数的求解,在此基础上完成了对建筑工程造价影响程度较大的工程特征的确定,在神经网络模型中作为输入向量,完成建筑工程造价预测模型的构建。建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文。建筑工程造价预测的现状建筑工程在投资决策过程中必筑工程工程造价预测模型模糊神经网络引言随着建筑工程项目管理的精细化,为更好的满足需求,多种工程造价预测模型应运而生,其中神经网络模型能够做到比较灵活精准的预测......”。

2、“.....在实际建筑工程中涉及到的内容较多,建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文训练函数有梯度下降和训练函数梯度下降自适应学习应用的较为普遍,本文选用学习函数和训练函数调用神经网络工具箱,设定均方误差为,选择样本的前组数据,对其进行不断的训练迭代,进而使网络性能得以逐渐优化虑决策者判断的模糊性的基础上,通过直觉模糊分析方法的使用,实现其对造价的影响程度系数的求解,在此基础上完成了对建筑工程造价影响程度较大的工程特征的确定,在神经网络模型中作为输入向量,完成建筑工程造价预测模型的构建。建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文。模型层神经网络,根据柯尔莫哥洛夫定理,其隐含层的节点数为个,样本的目标数据种类决定输出层的节点数用表示,设。对数型转移函数线性函数及双曲正切型函数是比较常用的激活函数,在归化处理使用函数的基础上......”。

3、“.....造成重大的经济损失。关键词建筑工程工程造价预测模型模糊神经网络引言随着建筑工程项目管理的精细化,为更好的满足需求,多种工程造价预测模型应运而生,其中神经网络模型能够做到比较灵活精准的预测,神经网络模型的输入向量的筛选在少部分文献中是依据层次分析法型结构如图所示。建筑工程造价预测的现状建筑工程在投资决策过程中必做工作之就是工程造价预估,编制投资计划及控制施工成本等要求造价估算做到准确有效,现阶段经常使用的工程造价估算方法有回归分析法定额法类比工程法及人工智能法等,回归分析法无法考虑太多因素,是通过回归模型的建立来完成的,在实际建筑工程中涉及到的内容较多,影响因素错综复杂,对建筑工程造价影响程度较大的工程特征的筛选通常是个模糊环境下的问题,而层次分析法在权重值的获取上般只依靠经验或专家判断,未对决策者判断的模糊性进行充分考虑,难以显著提高预测结果的科学性合理性......”。

4、“.....包括训练数据的收集分析选择和预处理等,首先随机选出些数据作为模型,发现其规律,在大量的测试设局中确定出最主要的输入模式,即对测量数据进行相关性分析,找出其中最主要的量作为输入,在确定了输入量后,对其进行预处理,将数据变化到大学。确定工程特征影响程度系数判断矩阵经过致性检验后,参考指标相对权重的计算方法,具体的工程特征由,用表示,用表示工程特征的影响程度表示通过专家两两比较工程特征得出的直觉模糊互补矩阵,指标的相对权重用通过公式得到,针资估算指工程可行性研究分析中误差率的最高标准。证明本文所设计的建筑工程造价模型在实际建筑工程造价预测中实用价值较高。总结建筑工程在投资决策过程中必做工作之就是工程造价预估,编制投资计划及控制施工成本等要求造价估算做到准确有效,本文主要对基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工入量选取本文充分考虑建筑工程造价特征的基础上......”。

5、“.....通过全面的分析和筛选后,完成了建筑工程造价的影响因素的初步确定,主要包括个即建筑面积标准层面积结构类型基础类型建筑层高及层数抗震等级平面形状及埋深,并将其作为直觉模糊层次分析法的参与因素。关键词建完成的,在实际建筑工程中涉及到的内容较多,影响因素错综复杂,对建筑工程造价影响程度较大的工程特征的筛选通常是个模糊环境下的问题,而层次分析法在权重值的获取上般只依靠经验或专家判断,未对决策者判断的模糊性进行充分考虑,难以显著提高预测结果的科学性合理性。本文则是在充分考训练函数有梯度下降和训练函数梯度下降自适应学习应用的较为普遍,本文选用学习函数和训练函数调用神经网络工具箱,设定均方误差为,选择样本的前组数据,对其进行不断的训练迭代,进而使网络性能得以逐渐优化成直觉模糊加权的计算,最后工程特征的影响程度系数则通过公式计算得出......”。

6、“.....即标准层面积结构类型建筑层高及层数和埋深。模型构建故输入层节点数用表示,且上文筛共筛选出个输入量,对于建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文对各工程特征通过公式完成直觉模糊加权的计算,最后工程特征的影响程度系数则通过公式计算得出。预测模型的输入量则选取工程特征的影响程度系数超过的因素,即标准层面积结构类型建筑层高及层数和埋深。建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文训练函数有梯度下降和训练函数梯度下降自适应学习应用的较为普遍,本文选用学习函数和训练函数调用神经网络工具箱,设定均方误差为,选择样本的前组数据,对其进行不断的训练迭代,进而使网络性能得以逐渐优化,从而使常规模型得以简化,提高了模型精度。采用个样本数据迭代训练模型,对数据模型通过个工程样本进行验证。经实际验证后表明可对工程特征进行有效筛选,通过神经网络的使用更能适应工程造价的动态变化,预测精度能够满足实际要求......”。

7、“.....作者王轩杨文波单位陕西省建筑职工到的数据便于神经网络学习和训练。神经网络属于多层前馈神经网络的种,网络模型核心过程包括两个,即输入信号从隐含层到输出层的前向传播,误差反向传播,误差在重复运行的条件下能够不断减小,使模型预测的输出结果逐渐接近期望值,最终满足要求为止具体模型结构如图所示。确定工程特征影响程造价预测模型进行设计,依据建筑工程特征,在对工程复杂性和判断的模糊性进行充分考虑的基础上,定量化处理建筑工程的特征,各工程特征的影响程度系数的确定通过直觉模糊分析方法的使用完成,完成了对建筑工程造价影响程度较大的个工程特征的确定,筛选出影响较大的工程特征作为模型输入量完成的,在实际建筑工程中涉及到的内容较多,影响因素错综复杂,对建筑工程造价影响程度较大的工程特征的筛选通常是个模糊环境下的问题,而层次分析法在权重值的获取上般只依靠经验或专家判断,未对决策者判断的模糊性进行充分考虑......”。

8、“.....本文则是在充分考相对误差呈逐步下降趋势经过波动,直至满足精度要求。模型验证对样本的数集通过训练收敛后的网络完成检测过程,并得到预测值,在此基础上完成反归化处理通过使用函数,依据预测结果,完成实际值与预测值的相对误差的计算,验证结果表明误差区间在,之间,满足投层神经网络,根据柯尔莫哥洛夫定理,其隐含层的节点数为个,样本的目标数据种类决定输出层的节点数用表示,设。对数型转移函数线性函数及双曲正切型函数是比较常用的激活函数,在归化处理使用函数的基础上,选择双曲正切型函数作为隐含层激活函数到定的所需范围,并剔除野点,使得到的数据便于神经网络学习和训练。神经网络属于多层前馈神经网络的种,网络模型核心过程包括两个,即输入信号从隐含层到输出层的前向传播,误差反向传播,误差在重复运行的条件下能够不断减小,使模型预测的输出结果逐渐接近期望值......”。

9、“.....参考指标相对权重的计算方法,具体的工程特征由,用表示,用表示工程特征的影响程度表示通过专家两两比较工程特征得出的直觉模糊互补矩阵,指标的相对权重用通过公式得到,针对各工程特征通过公式完建筑工程造价预测模型设计与实现建筑工程论文训练函数有梯度下降和训练函数梯度下降自适应学习应用的较为普遍,本文选用学习函数和训练函数调用神经网络工具箱,设定均方误差为,选择样本的前组数据,对其进行不断的训练迭代,进而使网络性能得以逐渐优化需先获取训练样本,包括训练数据的收集分析选择和预处理等,首先随机选出些数据作为模型,发现其规律,在大量的测试设局中确定出最主要的输入模式,即对测量数据进行相关性分析,找出其中最主要的量作为输入,在确定了输入量后,对其进行预处理,将数据变化到定的所需范围,并剔除野点,使得层神经网络,根据柯尔莫哥洛夫定理,其隐含层的节点数为个......”。