基于RBF神经网络预测的铁路工程单项概算蒙特卡罗仿真方法

摘要

铁路工程单项概算是编制综合概算和总概算的基础,是详细反应各工程类别和重大、特殊工点的主要概算费用的文件.其经济模型是一个包括人工费、材料费、施工机械使用费、运杂费、价差、施工措施费、特殊施工增加费、间接费和税金及其变化趋势等随机因素的多元联合随机分布函数,难以应用解析法求解.鉴于此,本文利用RBF神经网络对造价因素在建设期内取值进行预测,独立抽取造价因素的随机数,利用蒙特卡罗方法建立了单项概算预估的系统仿真模型,同时,利用中心极限定理对仿真结果进行了精度估计,并基于此系统仿真方法构建了决策支持系统,为铁路工程造价人员进行造价控制提供依据.