基于人工神经网络的工程造价信息预测平台建立研究

基于人工神经网络的工程造价信息预测平台建立研究

论文摘要

目前,我国各大城市都有自己的工程造价信息管理网站,但是,都还没有建立全系统的信息平台,提供的造价信息是一种罗列式的方式,相互之间的数据交换少,仅能满足自己省市范围的工程需要,但在同一个平台内要处理非同一区域的工程,调用其他地区的工程造价信息,或进行一定的工程信息预测或工程指数信息分析则很难实现。因此,基于这样的一个现实,本文试图建立一个较全系统的信息平台,并突出平台功能,利用神经网络对工程信息进行一定的预测。本文是基于人工神经网络的工程造价信息预测平台的建立研究。首先考虑的是建立一个较全系统的工程造价信息平台,平台信息尽量囊括全国各地区的工程造价信息,形成系统完备性,尽量实现数据交换。在完整的信息平台的基础上体现平台的优越性,利用神经网络建立一个信息预测模块,充分利用平台丰富的数据库资源进行工程造价信息预测,同时平台还添加了一定的造价指数分析功能,对某阶段或某单个工程进行相应的指数分析,从而给造价人员或造价单位全面的工程信息。文章主要布局及研究思路:①人工神经网络理论研究阐述人工神经网络的发展史,概念、特点以及人工神经网络的结构和学习方式,着重分析研究BP神经网络的基本原理和学习方式,为平台的预测模块奠定基础。②平台的功能分析本平台的功能分为两个层次:基本功能和主要功能。基本功能是为了体现本平台是一个信息平台,通过基本功能可以对各地区的造价信息进行查询和咨询,即目前通常看到的一般平台的功能。而主要功能则是体现本平台的不同之处,本平台的数据库资源丰富,功能模块技术新颖,为了充分利用丰富的数据库资源和先进的预测技术,通过会员功能,可以进行工程造价信息的预测。③平台的构建研究有了理论基础和明确的平台构建思路,如何将这样的一个理论变为实际就涉及到很多方面,在这里将从平台的预测原理,平台的模块构成到平台的运行研究,再到平台如何实现,一阶段一阶段的分析解决,最终达到平台功能齐全,操作简便、顺利实现的目的。④实例研究通过收集重庆市已完实际工程的造价信息,对平台的预测功能进行训练并模拟检验,对平台的预测功能进行试调、优化最终达到平台的顺利运行,确保平台预测数据的精确度。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究的背景及国内外现状
  • 1.1.1 工程造价信息预测平台建立的背景与国内现状
  • 1.1.2 工程造价信息预测平台建立的国外现状
  • 1.2 工程造价信息预测平台建立的目的和意义
  • 1.2.1 课题研究的目的
  • 1.2.2 课题研究的意义
  • 1.3 本文研究的主要内容
  • 2 人工神经网络预测功能的基本理论
  • 2.1 人工神经网络基本理论研究
  • 2.1.1 人工神经网络概述
  • 2.1.2 人工神经网络的基本理论
  • 2.2 BP 神经网络的基本原理
  • 2.2.1 BP 神经网络的基本原理
  • 2.2.2 BP 神经网络的学习算法
  • 2.3 RBF 神经网络的基本原理
  • 2.3.1 RBF 神经网络概述
  • 2.3.2 RBF 拓扑结构及算法
  • 2.4 模糊神经网络的基本原理
  • 2.5 本章小结
  • 3 工程造价信息预测平台功能及建立现实意义
  • 3.1 平台建立的指导思想和原则
  • 3.1.1 平台建立的指导思想
  • 3.1.2 平台建立的原则
  • 3.2 平台的功能分析
  • 3.2.1 平台的功能需求分析
  • 3.2.2 平台的功能
  • 3.2.3 平台的性能
  • 3.3 平台建立的现实意义与优势
  • 3.4 本章小结
  • 4 平台的设计建构
  • 4.1 信息预测的原理
  • 4.1.1 线性神经网络
  • 4.1.2 非线性神经网络
  • 4.2 平台模块构成
  • 4.2.1 平台模块划分原则
  • 4.2.2 平台的模块构成
  • 4.3 平台运行研究
  • 4.3.1 标准造价信息采集与整理
  • 4.3.2 工程造价信息预测
  • 4.3.3 指数生成研究
  • 4.3.4 技术经济分析与决策支持功能
  • 4.4 平台的实现
  • 4.4.1 设置科学严密的组织机构
  • 4.4.2 平台总体设计
  • 4.4.3 技术设计方案
  • 4.4.4 平台资源建设
  • 4.4.5 平台系统开发与设计
  • 4.4.6 平台安全维护
  • 4.4.7 平台的推广应用
  • 4.5 本章小结
  • 5 平台实例应用分析研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 样本数据采集处理及检验
  • 5.2.1 样本数据的采集
  • 5.2.2 模型的确定
  • 5.3 模型测试与结果分析
  • 5.4 本章小结
  • 6 结束语
  • 6.1 结论
  • 6.2 创新
  • 6.3 不足及还需改进的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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