基于人工智能的改进挣值法研究

为提高挣值法的准确度,及其在建筑工程成本管理中的应用程度,本文基于人工智能技术对传统挣值法进行改进,并采用算例对所建立的改进挣值法进行验证,所得结论如下:(1)引入人工智能领域的支持向量机技术对挣值法进行改进,并给出基于人工智能技术的改进挣值法具体实施步骤及要点;(2)通过实际算例计算结果表明,所述改进挣值法对于成本和工期的预测工作的百分比误差最大为3.29%。本研究内容为建筑行业成本管理提供了有益参考。

建筑工程造价指标测算模型研究及应用分析

建立基于BP神经网络的造价指标测算模型,利用BP神经网络反向传播来不断调整网络的权值和阈值特点,实现测算模型的智能预测。文中对多个工程单方造价的单方输出测算值和实际值进行对比分析,评价造价指标测算模型是否满足实际精度要求,以期为造价指标测算提供一定理论参考和工程应用借鉴。