改进BP算法在公路工程主材价格预测中的应用研究

摘要：

分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型,并结合合肥市石屑价格预测的实例,利用建立的预测模型,采用BP传统算法及附加动量法、自适应学习速率法、两者相结合法等3种改进算法分别预测了合肥市2个季度的石屑价格,并将预测结果进行对比,分析了不同BP算法预测结果之间的差异.结果表明,使用改进的BP神经网络算法进行公路工程主材价格预测,可以将预测误差控制在6%以内,并减少95%左右的训练步数.同时采用自适应学习速率和附加动量改进BP网络的方法相对最有效.

关键词：道路工程、工程主材、BP神经网络、自适应学习速率、附加动量法、价格预测

所属期刊栏目：25

分类号：U414;F407.9(道路工程)

资助基金：安徽省交通科技进步计划2006-34

在线出版日期：2008-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：62-66