【摘 要】
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工程造价预测是工程造价控制的前提,是工程项目可行性研究的基础,也是招投标制定标底的依据,因此工程造价预测成为工程建设中首要解决的问题。快速而又准确地进行工程造价的
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工程造价预测是工程造价控制的前提,是工程项目可行性研究的基础,也是招投标制定标底的依据,因此工程造价预测成为工程建设中首要解决的问题。快速而又准确地进行工程造价的预测,对于工程项目的管理实践具有重大的理论意义和现实意义。本文采用粗糙集和支持向量机这些数学方法构成智能预测系统,研究解决工程造价预测效率不高这一难题。首先对本研究用到的基础理论:粗糙集和支持向量机的理论与方法进行了详细介绍;基于统计学习理论的支持向量机是一类新型的机器学习算法,由于它出色的学习性能,该技术已经成为当前学术界的研究热点。其次以工程量清单计价模式为基础,介绍了建筑工程造价的基本理论及方法;在分析了建筑工程产品的特殊性及其建筑产品价格特点的基础上得出建筑工程造价的影响因素。影响工程造价的因素有很多,这些因素在一定程度上是相互关联的,甚至有些因素是冗余的。利用粗糙集的属性约简性来约简掉一些冗余属性,提高了支持向量机进行数据处理的实时性,缩短了训练样本的时间。将粗糙集与支持向量机两者结合,并建立了基于粗糙集——支持向量机的混合预测模型。最后在上述分析的基础上,本文将基于粗糙集——支持向量机的混合预测模型方法应用于建筑工程造价的预测中,并通过案例对该方法的实用性进行了验证。结果证明基于粗糙集——支持向量机这一智能预测系统可以快速、准确地进行造价预测。本文的研究有利于丰富和发展建筑企业工程造价预测的方法,并对相关实践具有建设性的指导意义。
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