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基于SVR的工程建设项目快速投资估算方法研究

     

摘要

在建设项目前期,如何快速而准确地估算工程项目的造价,对项目的投资决策具有很大的意义.针对传统造价估算方法的不足之处,采用SPSS统计分析软件进行工程造价指标的相关性分析及指标体系选取,将之作为输入变量,使用真实案例训练集样本训练SVR模型并进行仿真模拟预测.为了验证提出的SVR模型的有效性,引入BP人工神经网络来进行预测结果的对比验证.结果 表明,SVR模型得到的预测值平均绝对百分比误差约为5%,拟合优度R2高达0.97,远小于BPNN模型的预测误差14%,即提出的SVR估算模型要比BP人工神经网络预测模型具有更良好的泛化能力,预测精度更高,因此其在工程项目前期投资估算实践中具有一定的现实意义.

著录项

  • 来源
    《工程管理学报》|2020年第1期|143-148|共6页
  • 作者

    陈小波; 张媛媛; 崔平;

  • 作者单位

    东北财经大学投资工程管理学院 辽宁大连116025;

    东北财经大学投资工程管理学院工程管理研究中心 辽宁大连116025;

    东北财经大学投资工程管理学院 辽宁大连116025;

    东北财经大学投资工程管理学院工程管理研究中心 辽宁大连116025;

    中建二局熊兵劳模创新工作室 北京100160;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 造价管理;
  • 关键词

    SVR; BP神经网络; 成本估算; 仿真模拟;

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