【摘 要】
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矿建工程投资额大、周期长、不确定性大的特点,决定了投资估算快速性和准确性对投资决策至关重要。在分析投资构成的基础上,建立基于10个估算子系统的投资估算模型,以14条井
【机 构】
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北方工业大学经济管理学院,中国矿业大学（北京）力学与建筑工程学院
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矿建工程投资额大、周期长、不确定性大的特点,决定了投资估算快速性和准确性对投资决策至关重要。在分析投资构成的基础上,建立基于10个估算子系统的投资估算模型,以14条井底平巷为例,选取断面大小、支护方式、锚杆消耗等技术、经济指标作为工程特征,对其进行量化和归一化处理,用Matlab提供的神经网络函数构建三层、7个输入指标、一个输出指标的BPNN模型来预测巷道工程投资估算值。结果表明,只要工程特征选取合适及BPNN模型的参数设置准确,神经网络方法能较好较快地达到目标,预测精度在±10%以内,能够满足
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