【摘 要】
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由于未进行有效地指标选取,导致环境空气污染监测中工程造价预测结果与实际存在较大误差.提出环境空气污染监测中工程造价智能化预测方法.利用层次分析法计算所有拟定影响指标的权重,利用粒子群算法(PSO)优化神经网络模型初始权值和阈值,构建改进神经网络(PSO-ANN)的预测模型,实现空气污染监测站工程造价智能化预测.结果表明:所构建预测模型应用预测结果与实际结果更为接近,二者仅相差1.46万元,证明所研究预测方法的准确性更高,为环境工程建设投资提供了可靠依据.
【机 构】
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温州职业技术学院,浙江 温州325035
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由于未进行有效地指标选取,导致环境空气污染监测中工程造价预测结果与实际存在较大误差.提出环境空气污染监测中工程造价智能化预测方法.利用层次分析法计算所有拟定影响指标的权重,利用粒子群算法(PSO)优化神经网络模型初始权值和阈值,构建改进神经网络(PSO-ANN)的预测模型,实现空气污染监测站工程造价智能化预测.结果表明:所构建预测模型应用预测结果与实际结果更为接近,二者仅相差1.46万元,证明所研究预测方法的准确性更高,为环境工程建设投资提供了可靠依据.
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