基于神经网络的工程估价系统研究

通过研究工程估价的构成及其影响因素，特别是建筑工程结构和主要分项工程的特征在工程造价中所起的作用，确定了12个主要因素，作为神经网络的输入变量，在深入研究神经网络理论功能的基础上，选用可以应用于工程估价的BP神经网络和BP计算方法，利用S型神经元I／O特性和BP算法的函数逼近功能，使建筑工程造价的估算值的影响因素变化更逼近于其在成本构成中的客观作用，从而更接近于工程实际造价，建立了工程估价模型并开发了计算机辅助系统。收集了60个工程估价实例作为训练样本，10个工程实例作为检测实例例，经测算达到可以用于工程实际的水平。此方法可以快速准确地进行工程估价。     

神经网络在工程估价中的应用

在建设项目管理中前期工程估价是一项十分重要的工作,根据神经网络原理和工程造价估算的特点,提出了基于BP 神经网络的工程估价模型.经实例检测,其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.     

基于RS-GA-BP神经网络的住宅房地产估价模型与应用

针对一般住宅房地产估价问题的非线性特征,融合粗糙集方法、遗传算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的住宅房地产估价模型一基于粗糙集、遗传算法和BP算法集成的住宅房地产估价模型．首先对影响房地产估价因素进行离散化处理,其次利用粗糙集方法对估价因素进行约简,即精减BP神经网络的输入变量,最后利用遗传算法来优化BP神经网络初始权重和阈值．优化后的BP神经网络具有较好的处理非线性问题的能力,收敛速度和仿真精度较传统BP算法都有了明显的提高．选取某市工程案例进行实证分析,研究结果表明,新的估价方法能较客观准确地估测住宅房地产的价格,在住宅房地产估价中具备较高的实用性．     

基于神经网络的装修工程造价快速估算方法研究

针对装修工程造价计算流程复杂、难以快速估算的问题,结合BP神经网络构建面向简单装修工程的工程造价估算模型,以15个典型工程特征作为输入指标,实现对工程造价和人工工日的快速估算。利用Keras与Tensorflow编写程序,选取典型工程样本训练模型,并进行了验证分析。结果表明,该模型能够较好地学习输入与输出之间的关系,有效预测工程造价与人工工日,为装修工程造价的快速估算提供一种有效途径。     

基于土地定级估价信息的宗地估价系统研究

在宗地估价系统中，充分利用现有的土地定级估价资料进行宗地地价评估．运用先进的GIS技术，以土地定级估价的基础数据库为依托，开发了基于土地定级估价信息的宗地估价系统．此系统经过实践运用，实现了宗地地价评估的自动化，保证评估结果的更具客观性．     

应用模糊数学对工程造价进行快速估算的方法

针对目前施工企业基于传统思路来计算工程造价时繁琐复杂、效率低下的现状,提出一种利用已典型工程的造价资料,应用模糊数学的方法对拟建工程进行估价的方法.     

基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统

介绍了建设工程造价估算技术的发展及面临的问题，对神经网络在工程造价估算方面的应用成果进行了总结。提出了基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统的实现方式及工作模型．     

基于GA-ANN模型在建筑工程估价中的应用

根据遗传算法和神经网络的特点,运用遗传算法优化神经网络模型,建立了建筑工程结构与工程造价之间的非线性关系。以实际的住宅工程为例,验证了遗传算法优化神经网络模型的可行性和可靠性,并且优于简单的神经网络模型,为实际工程投资估算提供了一种有效的方法。     

BP神经网络在城市房屋拆迁估价中的应用

城市拆迁房屋市场评估价格的高低直接影响拆迁补偿金额的确定,客观公正的评估被拆迁房屋市场价格关系到各方利益和城市发展建设.本文将神经网络理论应用于城市拆迁房屋市场价格的评估,建立了基于BP神经网络的拆迁房屋估价模型,并采用Matlab函数工具箱实现拆迁估价模型的训练、仿真和泛化,最后通过实例验证该方法不仅能够减少估价过程的主观随意性,同时能够提高估价作业的效率,具有简便、客观、高效的特点.     

基于模糊自适应BP算法的工程造价估算

工程造价估算是工程建设管理的重要环节，应用BP网络进行估算快速方便，但是BP网络学习收敛速度较慢，学习效率较低，常不能保证全局收敛而导致学习失败，对其算法进行了改进，提出了一种模糊自适应BP算法，并通过一个工程实例，应用改进后的BP网络进行工程投资估算，结果表明，该方法可行，估算结果精度较高。     

送电线路工程投资模糊估算的探讨

鉴于投资估算过程中实际存在的大量模糊现象，首次把模糊集理论运用于送电工程，建立了投资模糊估算模型．用于若干送电工程的实例计算，得到了满意的成果．     

工程量清单计价模式下的模糊相似优先比快速估价

随着建筑市场的逐步规范,实行工程量清单计价已成为必然。从工程量清单计价的基本原理出发,分析影响各个工程量清单专业工程及措施项目的造价因素,建立模糊相似优先比模型,选取与工程量清单专业工程及措施项目最相似的项目,最后组合最相似项目得到建筑工程造价,其特点快速、准确,减少了人的主观性,具有一定的科学性和可靠性。     

配电网状态估计

在深入分析６－１０ｋＶ配电网网络结构的基础上,针对配电网自身特点,以流的概念来检测不良数据,并以校正后的数据应用神经网络法进行状态估计,算法简单、快速。     

基于动态模糊神经网络的产品成本估算

针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题，结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络（DFNN），采用模糊推理的信息处理方法，在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化，神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法，建立了成本估算模型，并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件，实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算.以挖掘机和液压油缸为例进行验证，结果表明该方法具有较强的信息处理能力，并提高了成本估算模型的柔性.     

投资估算、设计概算的合理确定

能否合理确定投资估算、设计概算将直接影响到投资资金筹措和计划的落实,并能有效地遏止"三超"现象产生.静态投资估算方法很多,但估算法中的系数在应用上都存在着不足.直接采用拟建项目地区的综合单价、其他费用定额,准确度较其它方法要高得多.加强设计人员、经济技术人员的配合,能更准确地确定工程造价.     

信息系统成本测算方法的研究

信息系统成本测算是投标或报价的基础。本文对成本测算的一般过程,采用的几种成本测算方法作了介绍。,分析了现阶段信息系统成本测算的难点,认为面对大量的不确定性,成本测算引入模糊机制和人工智能方法势在必行,并提出了一个结合遗传算法和神经网络的测算模型。实验表明,该模型具有较高的测算精度。     

编制“特殊”工程标底的启示

准确编制一些专业性强、工程技术复杂、采用特殊施工方法及工艺而且需要多种交叉作业的所谓“特殊”工程的标底是有效控制和确定工程造价的关键。文章通过对江苏省太仓市第二水厂取水工程招投标中编制标底及评标定标工作实践的分析,强调了编制标底的重要性,并提供了编制“特殊”工程标底的一些要点和经验。