基于PSO-LSSVM模型空调负荷预测研究

提出利用粒子群优化(PSO)算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型(PSO-LSSVM模型)。以厦门某公共建筑作为研究对象,将平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值作为评价指标,评价LSSVM模型、PSO-LSSVM模型对空调负荷的预测效果。LSSVM模型、PSO-LSSVM模型的空调负荷预测值与实测值变化趋势基本一致。与LSSVM模型相比,PSO-LSSVM模型的预测值平均绝对误差绝对值、平均相对误差绝对值更小,PSO-LSSVM模型的预测准确性更高。     

基于ACO-LS-SVM 的房地产价格评估研究

针对传统房地产估价方法存在较大主观随意性等问题,通过对最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型用于房地产估价的优缺点分析,针对其参数选取问题提出了运用蚁群算法（ACO）进行优化,经整合建立了基于蚁群算法优化的最小二乘支持向量机（ACO-LS-SVM）的房地产估价模型。给出了模型的估价算法步骤,并采用Matlab 软件编程,以训练样本为基础,用测试样本检验了模型用于商品住宅价格评估的准确性、有效性和可行性。     

基于FLS-SVM的地铁车站照明能耗预测

地铁车站由于其特殊环境,照明主要依靠人工照明,照明工作时间长、功耗大是其主要特点,因此照明系统节能存在较大空间。对照明能耗的预测与分析是进行照明节能改造与设计的前提和基础。模糊最小二乘支持向量机因其有着学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强、精度高等优点被广泛应用于能耗预测领域。本文利用模糊最小二乘支持向量机建立能耗预测模型,并且采用MATLAB的LS-SVM工具箱对预测模型进行了仿真研究,最后通过与RBF神经网络能耗预测模型仿真对比试验表明了基于最小二乘支持向量机的能耗预测模型拟合度好、精度高,是照明能耗预测的有效方法。     

基于支持向量机的砂土地震液化判别模型

根据影响砂土地震液化的主要因素，建立了砂土地震液化的支持向量机判别模型。该模型通过有限的经验数据的学习，获得了砂土地震液化与其影响因素之间的非线性映射关系。运用所建立的模型对具体的场地进行了液化判别，其结果表明，利用支持向量机理论构建分类器能在一定可靠度条件下正确判别砂土地震液化。     

建设项目前期投资估算与成本控制

随着投资建设项目成本的日益提升,建设单位开始日益重视建设项目的投资估算与成本控制,使建设项目可行性研究,规划、设计方案优化,降低建设成本,加快建设进度,提高投资收益就显得尤为重要。本文对建设投资与成本控制作了具体分析。     

基于蜂群算法优化的支持向量机植被提取研究

针对惩罚因子C和核函数宽度g对支持向量机分类精度有明显影响的问题,选用人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化并把其应用到高分辨率遥感影像植被提取的研究中。以重庆市某城乡ZY-3遥感影像为例,通过误差矩阵对比可知,蜂群算法优化后支持向量机的Kappa系数高于遗传算法及粒子群算法优化的支持向量机。研究结果表明:蜂群算法优化的支持向量机对植被的分类精度达到了82.7%,高于其他算法优化的支持向量机。     

基于PSO-LSSVM的供热负荷预测研究

热负荷预测是供热系统智慧化升级的关键,为提高其预测精度,建立了基于交叉验证意义下的PSO-LSSVM热负荷预测模型.该模型采用交叉验证确定粒子群算法的适应度值,利用粒子群算法的全局寻优能力来确定最优的正则化系数和核宽度系数,再基于最小二乘支持向量机实现热负荷的高精度预测.研究表明:PSO-LSSVM模型的平均绝对误差为...     

基于粒子群优化最小二乘支持向量机的离心式制冷机故障诊断

针对制冷系统传统故障诊断正确率低的问题,引入最小二乘支持向量机(LSSVM)算法用于制冷系统故障诊断。在LSSVM模型基础上,结合粒子群优化(PSO)得到PSOLSSVM模型,利用特征选择方法优化得到LSSVM8模型,利用组合方法得到PSO-LSSVM8模型。分析比较了4种模型的诊断性能。结果表明:PSO-LSSVM模型、LSSVM8模型均可改善基于LSSVM模型的制冷系统故障诊断性能,尤其是对于制冷剂泄漏/充注量不足故障,准确率分别提高1.04%,1.24%;PSO-LSSVM8模型比采用单种优化方法的诊断模型具有更好的诊断性能,可克服人为选择参数的盲目性,在全局优化与收敛速度方面具有较大优势,应用于制冷系统故障诊断具有较好的可行性。     

基于LS-SVM的粉煤灰混凝土强度预测模型

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的粉煤灰混凝土强度智能预测模型,并给出了相应的步骤和算法。通过该模型分析了水胶比、水泥用量、粉煤灰替代率及砂率等因素对粉煤灰混凝土强度的影响。在此基础上,对不同配比所浇注的混凝土强度进行预测,有助于准确认识混凝土强度随配比参数的变化规律。与多元线性回归、神经网络及标准SVM模型比较,该模型的优点为:(1)采用了结构风险最小化准则,在最小化样本误差的同时减小模型泛化误差的上界,提高了模型小样本泛化能力;(2)将迭代学习算法转换为求解线性方程组,使得整个模型仅有一个全局最优点,解决局部最小问题;(3)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束,将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,有效提高建模速度。用该模型对混凝土的强度预测实例表明,其建模速度比标准SVM高近1个数量级,预测误差仅为SVM方法的20%、BP神经网络方法的10%左右。     

国有施工企业项目成本估算和控制浅析

随着市场经济的发展,建筑市场竞争形势愈加激烈,国有施工企业盈利空间也越来越小,甚至很多企业存在亏损.然而,目前施工企业普遍存在工程技术人员成本观念淡薄、缺乏资金时间价值的意识以及工程项目负责人责权不明,项目管理系统松散等问题,使得施工企业生存环境进一步恶化,并长期导致恶性循环.对此,本文提出树立时间价值观念,以成本估算和控制为中心,加强国有企业项目管理(项目经理负责制),提高国有施工企业的经济效益.     

浅谈施工企业施工项目成本管理

文章提出施工企业只有做好成本估算、成本计划、成本控制等几方面工作才能加强施工项目成本管理、减支增效．增强市场适应能力和竞争能力。     

基于BP神经网络的工程造价快速估算模型

快速、准确地进行工程造价估算对控制工程成本具有重要的现实意义。根据神经网络原理和对工程特征的分析,确定了6个工程特征类目作为神经网络的输入向量,提出了基于BP神经网络的工程造价快速估算模型,并选取已建住宅工程为估价实例。经验算,其精度可以满足实际工程投资估算和设计概算的需要。因此,用BP神经网络快速估算工程造价是行之有效的。     

基于 SEM 的建设项目造价控制影响因素研究

在城市化推进过程中,我国建筑产业逐渐形成以建设项目工程造价为主的市场竞争点。但在工程项目建设活动中,就造价成本而言,容易出现预算与决算相差过大、成本控制难、投资失控等问题。基于文献研究,构建了建设过程、材机选取、造价依据、项目管理、组织管理及财务管理对建设项目造价控制构成影响的假设模型,将问卷调研数据代入结构方程模型实证分析建设项目造价控制的关键影响因素。研究发现,建设项目造价控制受建设过程的直接影响,以及材机选取、造价依据、项目管理、组织管理及财务管理的直接和间接影响,影响程度由大到小依次为建设过程、项目管理、材机选取、组织管理、造价依据、财务管理。该研究结果对建设项目成本造价的控制和管理具有一定的应用价值。     

基于灰关联的PSO-BP神经网络的高层住宅造价估算

针对高层住宅工程造价管理的难点及传统造价估算方法存在的不足,采用灰关联分析与粒子群优化的 BP 神经网络相结合的方法,以高层住宅工程特征指标为网络的输入向量,达到快速、准确地估算高层住宅工程造价的目标。借助文献回顾法与灰关联分析法系统地确定工程特征指标体系并作为神经网络的输入向量;引入 PSO 算法优化 BP 网络的权值及阈值,解决网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。并通过实例验证构建的模型,提高了前期决策阶段造价估算的精确度,实现了快速估算     

基于施工过程造价BIM的成本管理研究

为了更好地利用BIM技术的信息集成管理优势,推进施工阶段基于BIM的造价精细化管理模式,在施工过程造价BIM成本管理业务流程分析的基础上,对其中造价BIM模型的创建方法及要求、模型构件种类划分、模型构件与工程量清单关联方法、BIM建模精细度进行了详细研究,对业务流程中造价BIM与项目信息的集成管理数据关系模型进行了设计...     

工程量清单计价模式下造价控制

研究在工程量清单计价模式下造价控制,主要从工程量清单编制和工程量清单计价两方面进行论述,提出了在新的计价模式下进行造价控制的新概念。     

基于作业成本法的建筑工程项目隐性成本估算模型研究

建筑工程项目耗时长、投资大,特别是潜藏其中的隐性成本如果得不到有效控制,必然形成"效益漏斗"。本文运用作业成本法建立建筑工程项目隐性成本估算模型,以用于建筑工程项目隐性成本的识别和控制。     

工程施工项目成本管控问题研究

目前建筑施工企业在其项目成本管理中存在一些不足,导致企业成本较高,直接影响到了企业的生存和发展.本文着重从战略层和策略层两个层面,提出工程施工项目成本管理的管控措施,为建筑施工企业提供建议.     

基于造价控制的最优承发包模式选择

目前,国内外工程项目的承发包模式众多,在对国内外各种承发包模式综合研究的基础上,将其分成了包括传统的 DBB 模式、工程总承包模式和项目管理承发包模式三大类别,分析了各种承发包模式的特点和适用范围,为了更好地实现项目的既定目标,针对不同的项目承发包模式,提出了不同的造价控制方法。并具体分析了工程项目各种承发包模式的特点及与项目造价控制的关系,试图在项目质量、工期和造价目标相互平衡的条件下,寻求最有利于投资者进行造价控制的最优承发包模式。