在市场经济条件下,工程造价的定价原则是“企业自主报价、竞争形成价格”。在项目可行性研究、设计方案比选环节,住宅工程的概算预测可以为其提供重要依据,其准确与否将直接影响项目的投资决策。来到市场经济繁荣的今天,政府加强工程造价计价改革,出台了一系列相关政策,尤其是《建设工程工程量清单计价规范》的出台,让建筑企业对快速估价有了更高的要求。建筑招投标市场的竞争也变得激烈,各个企业争分夺秒,投标报价的时间期限越来越短。因此,准确的工程概算快速估算方法,对建筑企业取得优先权至关重要。论文在阅读大量相关资料的基础上,结合具体工程实例,通过建立概算预测指标及预测模型对住宅项目概算进行快速预测。本文首先利用模糊综合评价法对影响住宅工程概算的因素进行分析,确定住宅工程项目的特征因素,并根据其取值论域,分成定性和定量两类,应用模糊理论对模糊的特征元素进行模糊隶属度的求解,最后筛选出住宅工程概算指标体系。论文以BP神经网络为主要模型,在此基础上进行模型算法的优化,首先利用拥有全局搜索能力的遗传算法改进BP神经网络,建立住宅工程概算快速估算模型,又引入Hooke-Jeeves算法,优化GA-BP神经网络。将通过模糊综合评价法确定出的影响因素作为输入变量,单方造价作为输出变量,建立主要影响因素与单方造价之间的非线性函数关系,通过样本训练,使模型拥有较好的逼近能力,最终实现住宅工程概算的快速估算。本文通过MATLAB软件编写住宅工程概算估算程序。运用模糊综合评价法得出指标体系,再建立BP神经网络和两种改进的BP神经网络模型。最后,通过工程实例验证三种模型的可行性,通过对比分析得出最适用的预测模型。为建筑企业快速报价提供了理论参考依据。经过实证分析得出,HJGA-BP神经网络估算模型在满足同样精度的条件下,训练速度快,其预测值与具体住宅工程实例的实际值比较后的误差小,得到了满意的效果。