【摘 要】
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为准确测算建筑工程安全文明施工费，提出案例推理技术（CBR）-最大信息系数(MIC-随机森林（RF）预测模型方法。通过实地调研61个典型工程样本数据，选择12个安全文明施工费的影响因素作为候选特征变量，采用CBR进行样本相似度检索以构建模型的训练样本集，运用MIC确定关键特征变量输入模型，组合建立3种RF模型（RF、MIC-RF和CBR-MIC-RF），并通过实证分析其预测精度。结果表明：通过样本
【基金项目】
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武汉市城建局科技计划项目（202227）；
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为准确测算建筑工程安全文明施工费，提出案例推理技术（CBR）-最大信息系数(MIC-随机森林（RF）预测模型方法。通过实地调研61个典型工程样本数据，选择12个安全文明施工费的影响因素作为候选特征变量，采用CBR进行样本相似度检索以构建模型的训练样本集，运用MIC确定关键特征变量输入模型，组合建立3种RF模型（RF、MIC-RF和CBR-MIC-RF），并通过实证分析其预测精度。结果表明：通过样本相似度检索和识别关键特征变量，可显著提高RF模型的预测精度（平均绝对百分比误差（MAPE）为3.35%）；模型预测精度随不同等级的相似度阈值呈“U”型变化，设置合适的相似度阈值对提升模型的预测效果至为关键；CBR-MIC-RF模型可获得比支持向量机模型更好的预测性能。
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