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谈谈神经网络人工神经网络在建筑工程估算中运用

收藏本文 2024-01-07 点赞:6185 浏览:17445 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:建设工程估算的准确性直接影响建设项目的立项和投资决策,并对建设周期中的全历程造价制约起主要作用,由此寻找一种快速准确的估算策略适应日益扩大的建设工程管理需求,具有重要作用。人工神经网络是自适应的动态系统,其功能接近于人脑,能够适应环境并总结规律,有极强的学习、容错和联想能力,能够实现多输入、多输出的预测功能,这些特点符合建筑工程估算的要求。人工神经网络在地震预测、股票交易预测、石油勘探预测中都有很好的运用。在建设项目中影响造价的因素多,对其进行浅析、归纳,提取特点项,运用人工神经网络独特的非线性映射特性,建立特点项与造价之间的联系,形成映射,建立估算模型,实现预测功能。深入探讨BP、RBF、灰色BP、灰色RBF神经网络的论述、算法、特点及应永知识,构建BP、RBF、灰色BP、灰色RBF神经网络模型。学习了适用于工程的MATLAB工县,利用MATLAB擅长处理信号、计算海量数据、编程简单、编写直观、编写程序和调试程序快的特点实现建筑工程估算模型的仿真。选取2002年至2006年上海市已完工项日共54个不同建筑类型、不同建筑标准的样本对模型进行测试浅析。在建筑工程土建、安装分项估算中,测试四种模型的适用性,经过比较RBF神经网络模型的输出误差值较小,适合建筑工程估算。选取RBF神经网络模型对建筑工程进行综合测试,得出建筑工程估算值。关键词:建筑工程估算论文人工神经网络论文MATLAB论文

    摘要5-6

    Abstract6-9

    第1章 绪论9-16

    1.1 课题背景及探讨的目的和作用9-11

    1.2 国内外建筑工程估算探讨进展概况11-13

    1.2.1 探讨进展近况11-12

    1.2.2 国内外建筑工程估算策略12-13

    1.3 人工神经网络技术的进展、运用及走势13-14

    1.4 本论文探讨内容14-16

    第2章 神经网络基本论述16-29

    2.1 人工神经网络16-17

    2.1.1 人工神经网络模型16-17

    2.1.2 人工神经网络的特点17

    2.2 BP神经网络17-21

    2.2.1 BP神经网络技术的产生与进展17-18

    2.2.2 BP神经网络的基本原理18-19

    2.2.3 BP神经网络的学习算法19-20

    2.2.4 BP算法的特点20-21

    2.3 RBF径向基神经网络21-25

    2.3.1 RBF径向基神经网络模型21-23

    2.3.2 RBF径向基网络学习算法23-24

    2.3.3 BP神经网络与RBF径向基函数神经网络比较24-25

    2.4 灰色BP神经网络25-26

    2.5 灰色RBF神经网络26-28

    2.6 本章小结28-29

    第3章 基于人工神经网络的建筑工程估算系统探讨29-42

    3.1 构建估算框架29-30

    3.2 构建神经网络模型30-41

    3.2.1 用MATLAB构建网络模型30

    3.2.2 数据准备30-37

    3.2.3 构建BP神经网络估算模型37-39

    3.2.4 构建RBF神经网络估算模型39-40

    3.2.5 构建灰色BP和灰色RBF网络估算模型40-41

    3.2.6 估算模型仿真效果比较41

    3.3 本章小结41-42

    第4章 基于人工神经网络的建筑工程估算策略实现42-62

    4.1 基于人工神经网络的土建工程验证浅析42-48

    4.2 基于人工神经网络的安装工程验证浅析48-54

    4.3 基于RBF神经网络的建安工程综合验证浅析54-56

    4.4 结果浅析56-60

    4.5 本章小结60-62

    第5章 结论与展望62-64

    5.1 结论62-63

    5.2 展望63-64

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