基于改进SVM的电力工程造价预测

针对支持向量机求解速度较慢且用于预测电力工程造价的性能不理想等问题,提出了一种基于改进SVM的电力工程造价预测模型。该模型全面考虑了电力工程成本的组成要素并进行参数归一化处理,利用最小二乘估计改进SVM模型,同时采用遗传算法求解LSSVM的参数最优值,并通过优化后的GA-LSSVM模型实现对电力工程成本的预测。基于MATLAB仿真平台的仿真实验结果表明,模型预测的工程成本与实际值较为接近,归一化均方误差与平均绝对百分比误差分别为18.34万元和3.58%,且预测时间仅为256 ms,证明了其整体性能优于其他对比模型。

面向BIM工程精细化造价预测的量子蜂群优化算法研究

为提升工程资金使用的合理性,实现经济效益最优化,提出基于量子蜂群优化的BIM工程精细化造价预测算法。通过CATIA软件建立工程的参数化BIM模型,获取工程数据信息;将其作为输入,通过支持向量机(SVM)模型输出工程精细化造价预测结果;将SVM模型的惩罚参数和核函数参数作为人工蜂群算法中的蜂源,利用细粒度方式通过寻找最优适应度蜜源,对SVM工程造价预测模型参数进行优化;通过量子编码方式,在寻优最佳蜜蜂个体过程中编码个体位置,增强搜索精度,利用具备最佳参数的SVM获取最佳工程精细化造价预测结果。实验结果表明,该方法可以真实地构建工程BIM模型,获取工程数据信息;工程精细化造价预测精度高、误差小;在很强的外界干扰情况下,始终保持较高的工程造价预测精度。

基于贝叶斯线性回归的造价预测模型

为在项目前期准确快速地预测高速公路造价,运用贝叶斯线性回归方程对造价进行预测。首先,识别高速公路造价影响因素,建立造价预测指标体系;其次,对收集的高速公路造价数据统一处理后,基于贝叶斯线性回归方程建立造价预测模型,并与BP神经网络预测模型进行预测效果对比;最后,利用Matlab进行仿真训练和预测。结果表明:相较于BP神经网络模型,贝叶斯线性回归模型具有更高的预测精度和稳定性,其预测值误差控制在5%以内,MAPE为2.29%,决定系数为0.925,可见贝叶斯回归模型的拟合度高、预测效果好,具有良好的可行性和适用性,可以应用于高速公路项目的造价预测。

基于BP神经网络的公共建筑工程造价预测研究

公共建筑工程造价预测是项目可行性分析的重要依据,是比选设计方案的关键参照,因此,造价预测结果的精准度及时效性对工程项目投资决策具有重要影响。为解决传统造价预测方法误差大、时效性差的弊端,该文提出基于BP神经网络的公共建筑工程造价快速预测方法,分析公共建筑工程造价预测的影响因子,介绍BP神经网络预测造价原理及可行性,给出BP神经网络预测模型的构建方法,并对BP神经网络预测造价模型的应用效果进行仿真分析。经过模型仿真分析与评价,证实BP神经网络在公共建筑工程造价预测方面具有良好优势,比传统造价预测方法的预测结果更加精准与快速。

基于GWO-BP神经网络的住宅工程造价预测分析

为提高住宅工程评估模型预测准确性、稳定性和泛化能力,文章提出一种基于灰狼优化算法的BP神经网络(GWOBPNN)预测模型。采用GWO算法优化BPNN模型网络隐含层权值w和节点偏置b,构建了GWO-BPNN最优预测模型。通过随机测试样本验证GWO-BPNN模型预测性能,结果表明:GWO-BPNN模型单方工程预测值与样本实际值拟合优度R^(2)达到0.967,单方造价绝对误差值范围[-42.765,18.281],相对误差值范围[-2.42%,0.92%];MAE为14.536元/m^(2),MBE为6.601元/m^(2),GWO-BPNN模型表现出良好的预测精度和稳健性;同时,GWO-BPNN与BPNN模型单方造价预测性能对比分析表明,GWO-BPNN模型预测准确率和预测稳定性表现更优。本研究提出的GWO-BPNN预测模型可以稳定高效地对住宅工程造价进行预测,具有工程应用可行性。

基于嵌入法与集成学习的线路工程造价预测

架空线路工程造价的准确预测对于工程建设质量及造价管控具有十分重要的意义。针对传统架空线路工程造价预测中遇到的特征维度过高、单一预测模型难以拟合复杂造价数据等问题,提出了基于嵌入法数据降维与集成学习的线路工程造价预测算法。首先通过嵌入法与极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型对特征进行排序,筛选出对造价影响显著的特征完成数据降维。然后对XGBoost、随机森林、支持向量机(support vector machine,SVM)等模型进行融合,构成双层集成学习模型并对线路工程造价进行预测。最后基于某电网公司近年线路工程造价数据进行实例分析,分别与XGBoost、随机森林、SVM、极限学习机(extreme learning machine,ELM)与反向传播(back propagation,BP)神经网络等模型进行对比。实验表明预测结果的平均绝对百分比误差低于4%,优于其他单一模型,对线路工程造价控制研究具有较大价值。

基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型

针对建筑工程施工环节较多,获取建筑工程造价预测指标难度加大,导致预测准确性下降的问题,设计基于马尔科夫链的建筑工程造价预测模型。通过问卷回收率、指标集中度、指标选取离散度等指标,使用主成分分析方法处理指标数据,获取数据特征向量,构建建筑工程造价预测指标体系;通过序列规律函数得到状态区间内的转移概率矩阵,获取不同残差序列中的上下边界值,得到建筑工程造价预测结果。实验结果表明:基于马尔科夫链预测模型的平均误差为-0.00025,对比其他2种预测模型平均误差分别为-0.045和-0.015,该模型的相对误差小,预测准确性更高。

基于支持向量回归的变电站工程造价预测

[目的]在电力建设精益化投资发展约束下,提升变电站造价精准管控水平成为供电企业日益关注的问题。为了解决目前变电站工程造价影响因素繁多且复杂、工程造价难以准确预测的问题,文章提出一种基于机器学习算法的变电站工程造价预测模型。[方法]首先基于层次分析法、典型项目分析、问卷德尔菲法、相关系数法从历史变电站工程造价的数据中筛选重要造价影响因素,广泛调研并收集变电站工程造价相关数据,形成可供预测模型检验测试的大样本训练集,其次基于交叉验证与贝叶斯优化算法对支持向量回归模型进行关键参数寻优,探索造价误差较小的模型参数,最后利用寻优之后确定的支持向量回归模型进行造价预测并开展实证校验。[结果]结果显示,支持向量回归模型在保障了训练集较好拟合效果的同时,模型的泛化能力更强,在变电站工程造价总结算价格及各分部分项工程费用预测上取得了较好的准确度。[结论]通过本模型方法的运用,能形成对变电站设计阶段造价的科学预测与有效管控能力,可为实现变电站工程造价精准预测提供方法参考。

基于不同机器学习方法的建筑工程造价预测研究

工程造价预测是建筑行业中重要的工作,准确地预测工程造价对于前期的投资决策具有重要的现实意义。为了提高造价预测的准确性,本文提出一种应用集成学习算法(XGBoost)和单一学习算法(BP、SSA-BP)构建预测模型的方法,采用统计学习的方法得到8种对工程造价有影响的变量因素:总建筑面积、高度、层数、层高、基础类型、结构形式、抗震烈度和外立面材料。以8种影响因素作为模型的输入变量,单位造价作为输出变量,通过对预测结果的指标评估得出单一学习算法中SSA-BP模型的预测性能最好。在此预测模型的基础上,使用SHAP分析方法,得到8种变量因素在模型中的重要性占比排序,并以此重新构建8种不同组合的输入变量来检验SSA-BP模型的可靠度。

基于时间序列的内河小码头工程造价预测方法

本研究旨在提出一种基于时间序列的内河小码头工程造价预测方法。通过分析历史数据和时间序列模型,结合相关因素的影响,建立了针对内河小码头工程造价的预测模型。本研究采用了一系列对实际数据进行分析的方法,并验证了模型的准确性和可靠性。结果显示,所提出的模型在内河小码头工程造价预测方面取得了较好的效果,为工程管理和成本控制提供了可靠的参考依据。

基于造价指标体系的装配式建筑造价预测

为解决装配式建筑造价预测精度低的问题,文章设计了指标分类与体系构建流程,通过造价指标信息采集与体系生成,完成对造价指标体系的建立。基于造价指标体系,对装配式建筑造价进行预测。通过回归模型的应用以及BP(Back Propagation,反向传播)神经网络对回归模型的训练,实现对装配式建筑造价的高精度预测。希望通过此次研究为装配式建筑工程造价控制提供新思路,为装配式建筑建设与发展提供新方向。

基于PSO-LSSVM的住宅工程造价预测技术研究

在住宅工程造价预测工作中,易受多方面因素影响,预测准确性难以保证,项目的投资决策也会出现问题,尤其是在前期阶段设计还处于初期阶段,单方造价测算较为困难,在此基础上,借助PSO-LSSVM这一预测模型,可有效弥补传统造价预测方法面临的困境,将相对误差控制在合理范围内。基于此,本文从实际住宅工程项目案例入手,深入分析PSO-LSSVM预测模型在其中的具体应用,从实际应用流程、应用细节入手,判断预测准确率和稳定性,以求为其他住宅工程项目的造价预测奠定基础。

大数据技术在工程造价预测中的应用研究

随着信息技术的不断发展,大数据技术已渗透至各行各业,工程造价预测领域亦不例外。本研究探讨了大数据技术在预测工程造价中的应用,并讨论了此技术提高预测精度的效果。研究结果表明,相较于传统的造价预测方法,基于大数据技术的预测模型准确度大大提高,误差率明显减少。透过大数据技术在工程造价预测中的应用,可以优化资源配置、提高工程效益,进而促进整个工程行业的健康发展。总结来说,本研究破解了大数据技术在工程造价预测中的应用,为相关领域的研究者和行业人士提供了有益的参考。

基于MIC-CNN的复杂地形土建施工造价预测模型

为精确地预估复杂地形的土建施工造价预测模型,本文提出了一种基于MIC-CNN的土建施工造价预测模型,该模型应用卷积网络神经结合最大信息最大互信息系数原理,选取复杂地形土建施工为研究对象,进行预测关键指标。并通过对比不同模型下的预测效果,分析该方法的优势,研究结果表明:该模型在复杂地形土地施工中预测值的波动较小,因此,该方法适合在复杂地形土建施工造价预测。

大数据在建筑工程造价预测中的应用与优化

建筑工程造价预测作为项目管理核心环节,对项目效益与资源配置至关重要。传统预测方法受限于数据量,导致结果存在偏差。大数据时代的来临为造价预测带来新机遇。本研究运用大数据技术,整合多方数据源,构建全周期大数据模型,并通过深度学习算法进行训练,实现预测结果的精准与实时。此方法不仅提升了预测准确率,更为建筑工程造价管理提供了有力支持,有助于优化资源配置,提升项目效益。实验结果显示,大数据技术并具有可靠的预测精度与效率, 对建筑工程造价预测具有明显的优势。同时还提出了一些大数据在建筑工程造价预测中的优化措施,如数据清洗、特征选择、优化建模等方法,有效提升了预测精度和效率。本项研究的结果能够为建筑工程管理者提供更高效准确的管理决策依据,优化资源配置,提高工程效益。

基于人工智能的电力工程造价预测技术研究

电力工程项目的造价预测是项目管理中的关键环节,传统预测方法存在效率低和准确性差的问题。本文针对这一问题提出了一种基于人工智能技术的电力工程造价预测方法。该方法通过数据采集模块收集大量历史项目数据,数据处理模块对数据进行清洗和特征提取,最终利用机器学习算法进行预测。该方法利用历史项目数据,通过构建和训练深度神经网络模型,实现对电力工程造价的高精度预测。结果表明,该方法显著提高了造价预测的准确性和效率,为电力工程项目的成本管理提供了有效支持。未来研究将进一步优化模型算法,以提高系统的泛化能力和适用性,为电力工程领域的智能化管理提供更加可靠的技术支撑。

基于大数据的配电网架空线路工程造价预测研究

随着电力行业的不断发展,精确的工程造价预测变得尤为重要,但传统工程造价预测方法已无法满足日益复杂的电力工程需求。借助大数据技术的工具和方法,能够更准确、更高效地进行工程造价预测,从而提高资源利用效率、降低成本,以确保工程的可持续发展。

BIM技术在建筑工程造价预测精细化管理中的应用研究

文章深入探讨BIM技术在建筑工程造价预测精细化管理中的应用,并揭示其在该领域中的多项应用优势。通过对比分析BIM技术与传统造价预测方法,可知BIM技术在提高预测精度、降低成本、优化资源配置及提升决策质量方面表现显著。为验证BIM技术的实际应用效果,采用多维度数据分析和实际案例研究相结合的方法,通过参数化建模、工程量自动提取及费用模拟等手段,实现对工程造价的精细化管控和高效预测。此外,还成功构建了基于BIM的工程造价精细化预测模型,并通过多个建筑项目的实际数据分析,验证了该模型的可行性和准确性。

基于审计视角的高校基建项目工程造价预测模型研究

为加强工程审计智能化建设,高效利用已有工程审计数据估算工程造价,对于新时期背景下完成工程审计转型具有重要意义。本文以高校已建成学生宿舍、食堂、教学楼等为研究对象,系统分析了影响建筑工程造价的主要因素,通过相关性分析提出了预测工程造价的特征指标,构建了工程造价BP神经网络预测模型,以预测新建项目工程造价。文章在真实案例训练集上训练模型,并不断优化调整模型参数,对实际已发生的工程造价测试集数据进行验证,结果表明工程造价预测误差率不超过8.19%,为快速、精准预测工程造价提供了新的思路和方法。此外,通过对已竣工项目结算审计成果进行科学分析,有利于促进审计成果转化和应用,发挥审计宏观层面监督效能,为建设单位新建项目科学、高效决策提供数据支撑。

基于大数据分析的工程造价预测模型研究

本文研究了基于大数据分析的工程造价预测模型。通过对大数据概念和特征、工程造价预测原理以及大数据在工程造价预测中的应用潜力的深入剖析,本文构建了一个基于大数据的工程造价预测模型。该模型通过数据收集与处理、特征选择与提取以及预测模型的构建与优化等步骤,实现对工程造价的准确预测。研究采用了多种评估指标与方法,对模型的性能进行了全面评估,并通过案例分析验证了模型的有效性和实用性。研究结果表明,基于大数据分析的工程造价预测模型能够有效提高预测精度,为工程造价决策提供有力支持。