基于ELM的成本预测方法实证检验

文章主要提出了一种基于极限学习机(ELM)的简便易于操作的成本预测方法。成本预测过程中影响因素关联性很强,且呈现非线性关系,现有的诸如神经网络成本预测和支持向量机成本预测模型,虽然能有效提升成本预测精度,但是模型复杂,计算量大。文章所建立的基于ELM方法的成本预测模型,不仅能继承神经网络预测模型的优良性质,而且能大量简化成本预测模型结构,并有效提升模型运算速度。最后实证分析显示,基于ELM成本预测模拟精度较高,且操作简便,运算速度较快,具有较强的实用性。