基于GA-ELM的城市轨道交通工程投资估算方法研究

摘要：

针对影响城市轨道交通工程投资非线性估算性能的特征指标和估算算法2个关键因素,提出优化与改进.对现有城市轨道交通工程投资估算研究成果中14个特征指标,提出优化假设,采用支持向量机(SVM)对样本数据进行训练和估算,通过对比优化前后估算结果的RMSE值进行优化假设验证,最终得到8个特征指标.对城市轨道交通工程投资估算算法,提出遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)输入权值和隐含层阈值的算法,对样本数据进行训练和验证,估算结果RMSE值显示新算法估算精度和稳定性较现有估算算法大幅提高;将提出的城市轨道交通工程投资估算模型与SVM,LSSVM和BP神经网络估算模型相比,估算结果显示本文提出的估算模型比其他估算模型精确度较高.

关键词：轨道交通、投资估算、极限学习机、遗传算法、特征指标

所属期刊栏目：16

分类号：U121(城市交通运输)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2017YFB1201102

在线出版日期：2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1842-1848