【摘 要】
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论文旨在研制一套建筑工程造价估算系统,探索一种高效且切实可行的建筑工程造价估算方法,降低估算成本,提高整个系统的运行效率和可靠性。论文首先分析了影响造价的重要因素,
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论文旨在研制一套建筑工程造价估算系统,探索一种高效且切实可行的建筑工程造价估算方法,降低估算成本,提高整个系统的运行效率和可靠性。论文首先分析了影响造价的重要因素,为新的建筑工程造价估算系统提供理论铺垫。然后描述了遗传理论、模糊理论、以及神经网络理论这三种理论的应用算法,为建筑工程造价估算系统的设计提供了技术铺垫。随后提出了基于遗传模糊神经网络的建筑工程造价系统的知识框架,具体内容包括:针对神经网络收敛速度慢、预测不够准确的缺点,提出遗传模糊神经网络对目前比较流行的T-S模糊神经网络进行改进。该方法在分析模糊神经网络基本原理的基础上,阐述了如何应用遗传算法和自组织竞争学习来改进神经网络收敛速度慢和预测不够准确等缺点。最后通过对建筑工程各个主要特征类目的定量化描述,结合遗传模糊神经网络算法,运用MATLAB工具箱建立了动态快速估算建筑工程造价模型,应用该模型和BP(back propagation)、遗传算法优化后的BP、GA(genetic algorithm)-BP、模糊神经网络模型对工程实例进行预测,并对结果进行分析比较,验证了基于遗传模糊神经网络算法在建筑行业应用的可行性。本研究拟建立基于遗传模糊神经网络的建筑工程造价估算模型。该模型为实现低成本、高效率的建筑工程造价估算提供了技术条件,是建筑工程造价估算在自动化、智能化方向上作出的又一有意义的尝试。
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