基于灰色系统理论的显著性项目造价估算方法研究

通过显著性项目成本（cost significantitems,CSIs）的引入,建立了基于时间序列的灰色GM（1,1）模型,从灰色系统角度分析。根据收集到的资料,通过对已完工程工量清单的分析研究,以实际工程项目造价计算为例,分析研究一种快速的显著性项目造价估算方法,并对其进行残差检验,相对误差、灰色关联度、均方差比值、小误差概率其精度均为一级,计算实例表明,该方法在显著性项目估算中具有方便、快捷、准确的特点,在实际应用中取得较好的效果。     

基于遗传神经网络的工程造价估算方法研究

人工神经网络已经成功的运用到工程造价估算方法研究中,高度的鲁棒性和容错能力使它优于多元线性判别分析（MDA）、逻辑回归等方法（Logistic Regression）,针对传统的BP神经网络在工程造价估算方法中存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值等问题,提出遗传神经网络的估算方法。将遗传算法和神经网络结合,充分利用两者的优点,使新算法既有遗传算法的全局随机搜索能力,又有神经网络的学习能力和鲁棒性。利用遗传算法的全局搜索能力,针对传统误差反向传播算法的不足,采用染色体编码对神经网络的权值和阈值等主要参数进行优化,通过仿真试验验证其稳定性和有效性,表明该算法在工程造价估算方法中具备较高的实用性。