基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统构建

医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设。为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统建设方案。仿真实验结果表明,该算法在收集的实验数据集中的预测准确率综合指标AUC值为95%,比SVM、MLP、决策树、BP神经网络、PSO等多个基线模型的效果更好。该系统的上线将为医院基建和财务管理提供有力支持。

基于蒙特卡洛仿真的医疗设备研发成本预测方法研究

目的:为提升医疗设备研发成本预测结果的准确性,提出一种基于蒙特卡洛仿真的医疗设备研发成本预测方法。方法:以某产后康复仪为例,先将研发过程分解为若干步骤并准确统计各步骤的相关成本经济信息;再利用三点估算法对各步骤的基本数据进行初步计算得到随机变量,使用Crystal Ball软件进行蒙特卡洛仿真,将这些变量值生成大量的随机样本并反复运行10万次;最后通过Crystal Ball软件集中统计分析得出最终项目总成本的概率分布。结果:通过该方法可以概率分布的方式得出预测值并给出预测结果的置信区间和统计参数,可实现90%~95%概率下的总成本预测,预测值与预算成本无明显差异,预测精度较高。结论:该方法具有一定的可信度和精度,能在项目执行过程中预测完工总成本值,预测结果满足研发成本随机性和不确定性的特征要求。

利用BIM技术优化工程项目实施过程中的成本预测与控制

文章旨在深入研究建筑信息模型(BIM)技术在工程项目实施中成本预测与控制方面的优化应用。首先强调了BIM技术在当前建筑工程领域的背景和重要性。在BIM技术概述部分,详细介绍了BIM在建筑工程中的应用,以及已有的成本预测与控制方面的研究现状。随后,深入讨论BIM技术在成本预测中的基础,包括BIM模型的建立与管理、BIM中的数量测算以及BIM与成本估算的集成,为相关研究者提供了BIM技术在成本管理中的核心理论基础。

桥梁承台深基坑钢板桩围堰施工成本预测分析

制订桥梁承台深基坑开挖钢板桩围堰施工方案,并根据施工方案设计现场劳动力与材料等施工参数;利用鸡群算法优化极限学习机的权重与偏置,把经过优化后的权重和偏置输入极限学习机模型中,构建最好的极限学习机模型;在最佳极限学习机模型内输入施工参数,输出施工成本预测结果,完成桥梁承台深基坑开挖钢板桩围堰施工成本预测。以贵州省重点工程——乌当(羊昌)至长顺高速公路工程TJ-8标段羊昌河大桥为研究对象,进行相关的试验测试。试验结果证明:该方法可有效预测桥梁承台深基坑开挖钢板桩围堰施工时,钢板桩围堰打入阶段与基坑清淤及支撑阶段等不同施工阶段人工费与材料费等成本,成本预测的残差与相对误差均较低。

基于熵权法-XGBoost的装配式建筑成本预测及控制研究

以层数、建筑面积、结构类型、基础类型、预制率、构件种类、现场管理水平、人员技术水平和运距作为输入变量,以装配式建筑成本作为输出参数,使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差等评价指标对三种机器学习模型进行对比分析。结果表明:相比于BP神经网络模型和RF模型,XGBoost模型的决定系数更大,均方根误差最小,预测值与实际值的拟合程度达到0.9312,具有更好的预测性能。同时,引入熵权法对9种变量因素进行赋权分析,以此为基础,通过改变不同变量的取值范围,得到不同变量因素与成本的隐形关系,并以此实现多种情况下单方成本预测。

融合ADM的BP神经网络在装配式建筑成本预测中的应用研究

为了准确地对装配式建筑的成本进行预测,使工程师的投资决策更加准确,提出了自适应运动估计算法(Adaptive moment estimation,ADM),对反向传播(Back Propagation,BP)神经网络进行改进,再利用ADM-BP神经网络,对施工成本进行预测研究。结果显示,ADM-BP算法的平均准确率为95.9%,ANN算法的平均准确率85.2%,CNN算法的平均准确率为86.7%。研究提出的ADM-BP神经网络有效提高了装配式建筑成本预测的准确度,使工程师的投资决策更加准确。

基于成本预测的建筑工程造价控制方法

建筑工程涉及众多变量和不确定性因素,如市场价格波动、设计变更、施工条件变化等,这些都可能导致成本超出预算。为此,设计一种基于成本预测的建筑工程造价控制方法。计算成本数据的可信度分数,定义成本数据挖掘的关联规则,通过数据挖掘实现对建筑工程的成本预测分析。以BIM技术(建筑信息模型)为基础构建建筑工程造价控制模型,再利用遗传算法对其求解,进而得出了最佳的工程造价预算和成本数值,与传统应用方法相比较,本文研究方法能够使建筑工程造价得到显著降低。

人工智能在生产企业成本预测与控制中的应用研究

为了探讨如何利用人工智能技术提升生产企业的成本预测准确度和成本控制效率,文章通过梳理成本预测与成本控制基本理论,回顾人工智能在企业管理中的应用现状及在成本控制和成本预测中的应用,分析了已有研究的不足之处,基于人工智能在成本预测中的基本原理和应用场景及人工智能在成本控制中的优势,搭建生产企业人工智能成本预测与控制集成框架,并就框架的实施步骤与实施难点提出了具体的建议,以优化生产企业资源配置、降低运营成本,进一步推动智能制造的发展。

基于边际成本高速公路养护成本预测模型研究

高速公路的经济效益受到养护成本的影响。为了有效降低养护成本,文章基于边际成本管理理论,构建了高速公路交通流量、道路长度与养护成本的多元回归分析数学模型,针对预防养护和专项工程养护的方式,运用统计方法,得到了各项因素的边际成本表达式,构建了高速公路养护作业成本的预测模型,提出成本管理的边际成本和弹性指数的概念,计算了交通流量、道路长度与养护成本相关的弹性指数,分析了交通流量对高速公路养护费用的影响。计算结果显示:交通流量和高速公路长度是决定养护维修成本的主要因素,维修费用与交通流量和道路长度呈对数关系变化,而高速公路养护维修平均费用随着交通流量的增加而减少。文章的研究对于高速公路养护成本的优化和控制具有一定的理论和实际意义。

基于机器学习的图书馆短视频阅读推广成本预测

随着数字化时代的到来,图书馆越来越多地利用短视频作为阅读推广的有效工具。然而,短视频推广活动的成本预测仍然面临诸多挑战。本文基于机器学习技术,提出了一种ABC-SVM预测模型,用于准确预测图书馆短视频阅读推广的成本。通过对历史数据的分析和建模,对模型进行了训练和测试,结果表明,该模型在预测准确性和稳定性方面表现优异,能够有效帮助图书馆优化资源配置,提高推广活动的经济效益。

建筑工程风险管理与成本预测策略研究

文章基于当前建筑工程风险管理和成本预测的理论和实践,阐述了风险管理和成本预测方法,包括风险识别与评估方法、风险应对策略和成本预测模型等,并提出了风险管理和成本预测的整合策略。该策略结合了风险管理实践和先进的成本预测技术,然后结合实际工程项目案例,分析了该整合策略的实施方法和步骤,以期可以提高项目效率和降低成本。

基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法

为提升电力建设工程施工成本预测的精准度,提出了一种基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法。该方法先以变电站建设项目为例,开展电力建设施工成本预测分析,后以选出的5个指标为基础,基于灰色理论,完成施工成本预测模型的构建,实现成本预测功能。结果表明,采用所提方法预测的施工成本误差仅为0.02%,证明其可对该类工程施工成本进行良好预测。

基于极限学习机的建筑工程施工成本预测研究

随着建筑工程行业的发展,施工成本预测越来越受到重视。为了提高预测准确性,我们提出了一种基于极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)的融合预测模型。首先,我们分别构建了基于ELM和SVM的子预测模型,然后通过加权融合策略将两种子模型结合在一起。实验结果表明,所提出的融合预测模型在建筑工程施工成本预测方面表现优越,具有较高的预测精度和稳定性。我们对比了ELM、SVM和多层感知机(MLP)等方法的性能,并对融合预测模型进行了详细的分析。此外,我们还讨论了未来研究方向,以期推动建筑工程施工成本预测领域的发展。

基于大数据技术的建筑工程成本预测模型构建研究

在建筑工程项目管理中,成本预测是确保项目顺利进行、提高资源利用效率的核心环节。本文基于大数据技术构建了建筑工程成本预测模型,通过对建筑材料价格、施工工艺、项目规模、工期及外部环境等多维数据进行特征提取与数据维度降解,选择了随机森林模型进行预测,并结合网格搜索与交叉验证等方法对模型进行调优。本文详细分析了建筑工程成本的影响因素,提出了合理的预测模型选型与优化策略,最终实现了高精度的成本预测,最后还提出了一系列成本控制优化建议,为建筑项目的精细化管理提供了理论支持和实际指导,旨在提升建筑工程的成本管理水平与经济效益。

基于大数据分析技术的企业档案信息管理成本预测研究

近年来,受各行业竞争越发激烈,企业必须及时调整发展方向,高度重视各项管理工作,提升综合发展能力,如此才能在市场收缩的环境下获得更大收益。档案管理作为企业管理体系的重要组成部分,在大数据时代也面临着新的转型发展挑战,如档案管理的信息化和数字化就是重点任务之一。然而在此过程中,做好企业档案信息管理成本预测至关重要。本文从现代企业档案信息管理的成本构成及成本预测面临的问题入手,探索大数据分析技术在企业档案信息管理成本预测工作中的应用,并结合实际案例阐述大数据分析技术在档案信息管理成本预测中的突出优势,进而针对企业如何发挥大数据分析技术优势提出相关建议,希望可以对有关人员提供帮助。

建筑项目生命周期内成本预测的精细化模型研究

由于建筑项目的规模越来越大,工程的复杂程度越来越高,传统的造价预测方法已经很难适应工程建设的生命周期内管理要求。虽然以回归分析、现金流量分析等为代表的传统模式已在工程前期取得了较好的效果,但在实际应用中面临着高度动态、多维数据需求等问题。随着大数据、机器学习、人工智能等技术的飞速发展,建筑项目造价精细化预测面临着新的技术机遇。通过融合历史数据、实时信息及复杂算法,构建更加精确的工程造价预测模型,实现对工程环境的动态自适应,提升工程预算管理水平。

基于GA-BP神经网络的装配式高层住宅成本预测

装配式高层住宅成本受诸多因素影响,成本与各个因素之间存在复杂的非线性关系,BP神经网络难以对其进行准确的成本预测。文章提出了一种遗传算法(GA)优化BP神经网络的预测方法,利用GA-BP神经网络模型提高装配式高层住宅成本预测的准确率。通过对GA-BP神经网络模型的权值和阈值进行优化,构建了GA-BP神经网络装配式高层住宅成本预测模型,并以50组装配式高层住宅样本数据为例,分别运用GA-BP神经网络与BP神经网络预测模型进行了对比试验。试验结果表明,GA-BP神经网络预测模型具有较强的稳定性和更高的预测准确率。

基于BP神经网络的科创板企业研发成本预测

把脉研发创新规律,突破科技成果转化难关是盛行不衰的话题。文章选取280家科创板上市公司的数据作为学习样本,建立了BP神经网络研发成本预测模型,并对网络进行仿真测试,以杭可科技公司为例应用预测模型进一步验证其可行性与准确性,结果发现:BP神经网络模型在科创板企业研发成本预测上的应用是行之有效的;BP神经网络预测相较于传统的回归预测拟合效果好,有较高的预测精度;BP神经网络的应用能提升科创板企业研发成本预测的准确性,解决历史数据不足问题,也能为企业降本增效指明方向。最后,鉴于真实情况和预测结果为科创板企业降本增效工作提出相应的改进建议。

基于Soft-impute技术与MLSR算法的舰船等级修理成本预测

针对舰船等级修理成本预测中的数据缺失与分项成本关联的问题,提出了一种基于Soft-impute技术与MLSR算法的舰船等级修理成本预测模型。首先,利用Soft-impute技术逐步插补成本数据矩阵中的缺失元素,并基于核范数正则化来最小化重构误差,得到完备的舰船修理成本数据矩阵;然后,以分项成本作为多目标输出,相关影响因素作为输入变量,基于多层稀疏多目标模型进行回归建模,同时对不同分项成本进行预测,进而得到修理总成本预测值。实验结果表明:所提方法在舰船等级修理成本预测问题中具有一定的实用性和可行性。

公路工程项目交叉工程成本预测方法分析

交叉工程成本预测是公路工程项目造价评估中的一项关键内容。简单阐述交叉工程建安费,重点分析交叉工程成本预测方法建模,并对公路工程项目交叉工程成本预测方法进行综合性研究。