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BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究

分析影响民用建筑工程造价的主要因素并提取相应的工程特征指标;采用系统聚类的方法,选择待估算工程的有效样本类,确定最佳样本数量。将上述提取的工程特征值作为输入值,以工程造价作为输出值,建立建筑工程造价的BP神经网络估算模型。最后通过实例验证,预测精度符合决策阶段的要求,证明该模型确实可行。     

谈谈建筑工程造价管理

随着建筑市场的不断发展,合理地控制建筑工程造价,使有限的资金更加合理地运用到建筑工程当中,就要以工程规划设计为源头,并在工程施工的各阶段对建筑工程造价进行控制。众所周知,工程造价受多方面因素影响,其构成比较复杂,然而一个有丰富经验的造价师,根据工程类型、特征及其相关情况,参照以往经验和工程数据资料,就能大致估算出其造价,而无需进行大量繁杂计算,而且经验越丰富,资料积累越多,估算的造价就越准确模仿这种大脑思维模式,正是人工神经网络所擅长的。本文作结合实例从预（决）算编制方而入手,叙述信息技术对工程造价管理产生的巨大影响,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练．实现工程造价责料的快速估算。     

基于BP神经网络的市政排水工程造价估算

在综合分析市政排水工程特征的基础上,构建了基于BP神经网络市政排水工程造价估算指标体系和工程造价估算模型,并设计了基于Matlab神经网络工具箱函数的算法程序,用该模型对样本集进行了学习训练和仿真测试,结果表明该网络模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价.     

基于BP神经网络的建筑工程造价预测模型及其应用

本文系统提出了建筑工程造价估计的BP神经网络方法,系统分析了用该方法进行建筑工程造价估计的基本原理、网络模型及估价方法。工程实例表明,应用BP神经网络估计工程造价具有方便、准确的特点。     

BP神经网络的建筑工程造价估算方法浅论

近几年来随着我国的房地产事业在飞速发展的同时,带动了更多产业链的发展。不论是各种市政工程,道路桥梁工程,还是民用建筑,装饰安装工程,这些都离不开估概预算。并且估概预算的结果还会直接影响到建筑承包商参与工程投标的标的,进而也会影响到建筑承包商是否中标。所以采用一个精准而快速的建筑工程造价估算方法是十分的有必要的。随着科学技术的不断进步,将BP神经网络运用到建筑工程估算中使建筑工程估算方法有了个新的途径。本文首先介绍BP神经网络估算的原理,然后分析在BP神经网络计算法下建筑工程该如何向量和样本化以及怎样运用BP神经网络进行建筑工程造价估算。     

用BP神经网络估算工程造价的研究

本文根据神经网络和工程造价估算的特点 ,提出了采用BP神经网络进行工程造价估算 ,并以住宅建筑模型为例进行了验证 ,证明了该方法能够准确、快速估算工程造价。     

BP神经网络在工程量清单中快速估价的应用研究

应用BP神经网络算法对工程量清单的分项工程价格进行快速估算．为分项工程单方造价提供新的计算方法和理论。本文采集了十三个防水分项工程的分包价格作为BP神经网络训练样本数据．对其单价进行预测。通过比较预测值与期望值．验证BP神经网络方法可以作为预测工程量清单单价的方法。     

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     

基于BP神经网络的住宅项目工程造价估算模型研究

给出了用BP神经网络技术建立住宅项目工程造价估算模型的基本思想和具体实现方法,采用MATLAB软件编程实现了住宅项目工程造价估算模型的算法,用实例工程样本数据对建立的BP神经网络模型进行了训练和结果检验,证实了模型可以满足实际工程要求,能够较为准确地估算出住宅项目工程造价。     

小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用

采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解，根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征，从而识别结构多次出现损伤的时刻，实现对结构损伤时刻的监控；对结构第1层加速度响应信号做小波包分解，得到各频段能量的特征向量，作为特征参数输入到BP神经网络中实现结构多处损伤位置和程度识别。模拟算例表明，小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构多处损伤的时刻、位置和程度，具有一定的可行性。     

基于Sym小波和BP神经网络的基桩缺陷智能化识别

为提高基桩低应变动测信号的分析水平,采用一种新的时频域分析方法——小波分析。利用Sym小波对基桩速度响应时程曲线进行小波分解,对指定频带上的信号分量进行特征值提取,提取的特征值为反映各频带范围内体现能量分布的功率谱均值,提取的特征值可构成反映信号特征的特征向量,同时利用BP人工神经网络的非线性映射特性建立特征向量和基桩缺陷类别之间的一种对应关系。通过数值模拟的方法可以得到大量不同缺陷类型的基桩的桩顶速度响应时程曲线,对这些数值模拟信号进行小波分解得到的特征向量为神经网络的学习提供大量训练样本。最后,利用实测信号小波分解后得到的特征向量对训练过的神经网络进行检验,其识别结果表明,训练后的神经网络能根据实测信号的特征向量对基桩缺陷进行智能化的识别。     

基于 SVR 的工程建设项目快速投资估算方法研究

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。     

基于 BIM 与 Pathfinder 的楼梯间堆积物对高层住宅建筑人群疏散影响研究

高层住宅建筑发生火灾时,楼梯间作为主要逃生通道,保证其畅通性尤为重要,但楼梯间堆积物却是人群疏散的主要阻碍。利用 BIM 与 Pathfinder 软件相结合,建立应急疏散仿真模型,设定 574 名不同年龄阶段的疏散人员参与模拟,在Steering 行为模式下进行仿真,分别研究堆积物摆放面积、摆放形状及摆放位置对高层住宅建筑人群疏散时间、疏散速度及拥堵情况产生的影响,并以此为高层住宅建筑楼梯间的规范管理提供理论依据。     

基于PCA法的BP网络对冰蓄冷系统的空调负荷预测

BP神经网络应用于空调负荷预测时,如果输入变量较多或变量间存在相关关系,会直接影响BP神经网络的预测准确性。针对此问题,采用主成分分析(PCA)法,在保留原始数据主要信息的前提下提取数据的主要成分。根据各主成分的贡献率对神经网络输入变量进行缩减,达到压缩变量维数的目的。然后将主成分输入到负荷预测的模型之中进行预测,使之更符合空调负荷预测的特点,提高预测的速度和精度。最后通过实际算例进行验证,实验结果表明,该方法确实可行。     

造价估测方法的研究和BP神经网络模型的应用

比较分析了现行的造价估测模型的特点及其存在的问题,突出BP神经网络模型进行造价估测的理论优势,引入工程分类思想,以学校类建筑为例,建立了BP神经网络估测模型并进行了造价估测.     

高层建筑电梯楼梯协同疏散的仿真实验研究

近年来高层建筑逐渐增多,但高层建筑普遍存在逃生线路长,火灾严重性大的问题。为了缩短高层建筑在消防疏散中的疏散时间,降低高层建筑火灾发生后的事故严重程度,利用疏散软件Pathfinder分析了高层建筑中使用电梯楼梯协同疏散的可行性。结果表明:高层建筑电梯可以作为协同疏散的辅助工具,增加一部电梯比单纯增加电梯最大运行速度要更加有效;设置每层电梯都使用总人数的固定比例进行疏散的时候,楼梯资源不易被充分利用;当设置n层及n层以上每层总人数的不同比例使用电梯进行向下疏散,存在最佳疏散楼层N11及最佳疏散比例20%,最后一个通过电梯疏散完毕与最后一个通过楼梯疏散完毕的人员仅相差2.7s,此方法可以为相关高层建筑火灾疏散策略的决策提供一定的参考依据。实验结果说明了电梯疏散的教育和培训很重要,在高层建筑中合理使用电梯进行疏散可以很大程度减少总疏散时长。     

Stochastic modelling of water demand by domestic washrooms in residential tower blocks

Accurate estimates of probable simultaneous maximum demand are essential for appropriate decisions on sizing water supply plants and piping systems for high-rise residential buildings at a balance of acceptable plant reliability and construction cost. This study proposes a stochastic model of the probable maximum simultaneous water demands of domestic washrooms at some usage patterns for which the appliances in the same washroom would not operate simultaneously. The model parameters were determined from surveys of usage patterns in 597 domestic washrooms of typical high-rise residential buildings in Hong Kong. The results showed that the probable maximum simultaneous demands due to a number of domestic washrooms in a typical high-rise residential building were only about 50–60% of those estimates with an assumption of all appliances in simultaneous operation. This study is a useful source of reference in determining loadings of water supply plants and piping systems for high-rise residential buildings.     

超高层住宅的居住模式研究——华南区超高层住宅居民调研分析与启示

本文通过分析超高层住宅居住模式的特点,并结合华南区超高层住宅调研结果揭示超高层住宅居住模式存在的问题,针对超高层住宅居住模式提出设计上的建议。