1、“.....任意选择个项目作为待预估项目,将其余项目当成待筛选项目。建筑钢材造价成本预估模型原稿。预估样本筛选本节通过模糊模式识别,依据就近原则对待筛选样本项目和待预估样本项目的相符程度进行判断,从而获取线性建模方法,支持向量机是常见的数据挖掘方法,能够对建筑钢材造价成本的变化趋势进行挖掘,获取造价成本与不同因素间的关系,泛化能力强,是种有效的建筑钢材造价成本预估方法。建筑钢材造价成本预估模型建立样本采集和样本指标的泛化能力,学习速度快,依据数据相关性分组进行数据挖掘。经筛选得到的历史样本用进行描述,其中,用于描述建筑钢材造价成本的影响因素,用于描述对应建筑钢材造价成本值。通过非线性映射完成对的映射,构造下述建筑钢材造价成本建筑钢材造价成本预估模型原稿与是影响建筑钢材造价成本预估结果的主要参数,为了提高预估结果的准确性......”。

2、“.....把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。实验结果及分析本文研究的目的是通样本指标属性集建立本节利用分析大规模文献施工现场资料,以及咨询相关领域专家,获取若干个已经完工的建筑项目相关资料,按照各项目特征获取历史工程项目钢材造价特征指标属性集合,其中用于描述第个历史建筑钢材关于第个指标的属钢材造价成本预估模型程序。针对相关参数进行设定,将训练样本输入模型中学习,再对未测试样本进行预测,预测结果用表进行描述。完成对上式的求解,获取基于最小乘支持向量机的建筑钢材造价成本预估模型分析建立模型可以看出,参数设描述样本工程钢材项目与待预估钢材项目的模糊集合依次是与,对模糊集合进行描述,即可获取论域上的模糊集合与式中,并非代表求和,是概况集合诸元的符号与并非分数,用于体现点对模糊集与的历史度依次是与......”。

3、“.....针对相关参数进行设定,将训练样本输入模型中学习,再对未测试样本进行预测,预测结果用表进行描述。预估样本筛选本节通过模糊模式识别,依据就近原则对待筛选样本项目和待预估样本项目的相符程度法是种非线性建模方法,支持向量机是常见的数据挖掘方法,能够对建筑钢材造价成本的变化趋势进行挖掘,获取造价成本与不同因素间的关系,泛化能力强,是种有效的建筑钢材造价成本预估方法。建筑钢材造价成本预估模型建立样本采集和对个已有建筑钢材项目进行合并研究,提取了个特征参数,通过提取的特征参数进行筛选分析,最终选择杆塔钢材基础钢材和接地钢材个指标作为建立模型的输入向量,输出向量是单位静态投资,万元。在已有建筑钢材项目中选择贴进度最定性好。完成对上式的求解,获取基于最小乘支持向量机的建筑钢材造价成本预估模型分析建立模型可以看出......”。

4、“.....为了提高预估结果的准确性,通过粒子群算法获取参数与的最优值。把得到的低的问题。通过数据相关性分组挖掘研究建筑钢材造价成本预估模型。按照各项目特征获取历史工程项目钢材造价特征指标属性集合,通过模糊模式识别,依据就近原则对待筛选样本项目和待预估样本项目的相符程度进行判断,得到和待预估项值,用于描述预估指标数量。任意选择个项目作为待预估项目,将其余项目当成待筛选项目。预估模型建立采用数据挖掘方法建立预估模型时,学习速度通常较慢。本节选用最小乘支持向量机,最小乘支持向量机是种新型数据挖掘方法,有很强法是种非线性建模方法,支持向量机是常见的数据挖掘方法,能够对建筑钢材造价成本的变化趋势进行挖掘,获取造价成本与不同因素间的关系,泛化能力强,是种有效的建筑钢材造价成本预估方法......”。

5、“.....为了提高预估结果的准确性,通过粒子群算法获取参数与的最优值。把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。实验结果及分析本文研究的目的是通个作为训练样本,将个项目作为测试样本进行实验分析。学习样本示例用表进行描述。表学习样本示例在中加载设计模型软件工具包,编写建立的给予数据相关性分组挖掘的建建筑钢材造价成本预估模型原稿数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。实验结果及分析本文研究的目的是通过数据相关性分组挖掘对已有项目建立钢材造价成本预估模型,将新建工程钢材造价重要指标作为输入,获取钢材造价成本预估模与是影响建筑钢材造价成本预估结果的主要参数,为了提高预估结果的准确性,通过粒子群算法获取参数与的最优值。把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习......”。

6、“.....实验结果及分析本文研究的目的是通法获取两个参数的最优值。把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。在进行实验时,选择杆塔钢材基础钢材和接地钢材个指标作为建立模型的输入向量进行测试,结果表明建立模型预估精度高,稳项目与待预估钢材项目的模糊集合依次是与,对模糊集合进行描述,即可获取论域上的模糊集合与式中,并非代表求和,是概况集合诸元的符号与并非分数,用于体现点对模糊集与的历史度依次是与。建筑钢材造价成本预估模型原稿。对目最相近的若干历史项目当成建立预估模型的输入样本。基于最小乘支持向量机进行数据相关性分组挖掘,建立建筑钢材造价成本预估模型。在建立模型中,正则化参数与核函数的宽度是影响建筑钢材造价成本预估结果的主要参数,通过粒子群法是种非线性建模方法,支持向量机是常见的数据挖掘方法......”。

7、“.....获取造价成本与不同因素间的关系,泛化能力强,是种有效的建筑钢材造价成本预估方法。建筑钢材造价成本预估模型建立样本采集和数据相关性分组挖掘对已有项目建立钢材造价成本预估模型,将新建工程钢材造价重要指标作为输入,获取钢材造价成本预估模型。建筑钢材造价成本预估模型原稿。摘要为了解决传统模型结构确定难,导致过拟合,预估准确性较差,稳定钢材造价成本预估模型程序。针对相关参数进行设定,将训练样本输入模型中学习,再对未测试样本进行预测,预测结果用表进行描述。完成对上式的求解,获取基于最小乘支持向量机的建筑钢材造价成本预估模型分析建立模型可以看出,参数最高的个作为训练样本,将个项目作为测试样本进行实验分析。学习样本示例用表进行描述。表学习样本示例在中加载设计模型软件工具包,编写建立的给予数据相关性分组挖已有建筑钢材项目进行合并研究......”。

8、“.....通过提取的特征参数进行筛选分析,最终选择杆塔钢材基础钢材和接地钢材个指标作为建立模型的输入向量,输出向量是单位静态投资,万元。在已有建筑钢材项目中选择贴进度最高的建筑钢材造价成本预估模型原稿与是影响建筑钢材造价成本预估结果的主要参数,为了提高预估结果的准确性,通过粒子群算法获取参数与的最优值。把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。实验结果及分析本文研究的目的是通和待预估项目最相近的若干历史项目当成建立预估模型的输入样本。首先建立模糊集合。不同项目涉及因素不同,对筛选过程产生不利影响,本节仅选择定性预估指标组成的集合作为论域,用进行描述,用于描述第个指标。假设描述样本工程钢钢材造价成本预估模型程序。针对相关参数进行设定,将训练样本输入模型中学习,再对未测试样本进行预测,预测结果用表进行描述......”。

9、“.....获取基于最小乘支持向量机的建筑钢材造价成本预估模型分析建立模型可以看出,参数属性集建立本节利用分析大规模文献施工现场资料,以及咨询相关领域专家,获取若干个已经完工的建筑项目相关资料,按照各项目特征获取历史工程项目钢材造价特征指标属性集合,其中用于描述第个历史建筑钢材关于第个指标的属性值,用估模型分析上式可以看出,在构造准确建筑钢材造价成本预估模型的过程中,确定最优权向量与偏差,按照结构风险最小化原理,引入松弛变量,将其转换成等式约束的优化问题,则有其中,用于描述正则化参数。数据相关性分组挖掘方法是种值,用于描述预估指标数量。任意选择个项目作为待预估项目,将其余项目当成待筛选项目。预估模型建立采用数据挖掘方法建立预估模型时,学习速度通常较慢。本节选用最小乘支持向量机,最小乘支持向量机是种新型数据挖掘方法,有很强法是种非线性建模方法......”。