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基于深度学习的建筑工程造价预测研究
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作者 张文博 《石河子科技》 2024年第5期61-62,共2页
为了有效控制建筑工程造价,降低建筑工程造价预测误差,研究基于深度学习的建筑工程造价预测方法。从外部因素与内部因素两个角度构建建筑工程造价预测指标,采集预测指标数据,生成建筑工程造价预测指标数据时间序列,采用小波分析方法对... 为了有效控制建筑工程造价,降低建筑工程造价预测误差,研究基于深度学习的建筑工程造价预测方法。从外部因素与内部因素两个角度构建建筑工程造价预测指标,采集预测指标数据,生成建筑工程造价预测指标数据时间序列,采用小波分析方法对建筑工程造价数据时间序列进行降噪处理,并对小波分析后的建筑工程造价预测指标数据实施归一化处理。利用深度学习算法中的卷积神经网络构建建筑工程造价预测模型,通过建筑工程造价预测指标数据特征的学习获取最终预测结果。试验结果显示该方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 深度学习 建筑工程造价 预测模型 卷积神经网络
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