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基于深度学习的建筑工程造价预测研究
1
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。
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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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职称材料
题名
基于深度学习的建筑工程造价预测研究
1
作者
张文博
机构
甘肃晋达建筑装饰工程有限责任公司
出处
《石河子科技》
2024年第5期61-62,共2页
文摘
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。
关键词
深度学习
建筑工程造价
预测模型
卷积神经网络
分类号
TM711.6 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于深度学习的建筑工程造价预测研究
张文博
《石河子科技》
2024
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