论文部分内容阅读
为提高工程造价预测的精度,提出基于粗糙集和RBF神经网络的造价预测模型.将已完工程的历史造价数据作为研究对象,首先,利用粗糙集理论的属性约简特性,识别与工程造价有较大相关性的影响因素,剔除非主要影响因素;其次,将粗糙集约简后的数据作为输入,总造价作为输出,构建RBF神经网络进行造价预测;最后,将RS-RBFNN的预测结果与其他方法的预测结果进行对比分析,验证了该方法的适用性和有效性.作为工程造价预测在智能化方向上的一次尝试性研究,以期对建筑企业提高造价管理水平有所裨益.