基于PCA-PSO-BP神经网络的高速公路EPC项目成本风险研究

高速公路EPC项目建设周期长,不确定性、复杂性高,总成本控制难度大。为系统分析高速公路EPC项目面临的成本风险,提出基于粒子群优化算法和BP神经网络的EPC成本风险分析模型。首先,在识别成本风险因素的基础上,利用主成分分析法进行变量降维,简化网络输入节点;其次,通过粒子群算法优化BP神经网络,预测分析项目成本风险。结果表明,PCA-PSO-BP神经网络成本风险模型预测精确度高,可为高速公路总承包方评价项目成本风险提供一定的参考。