基于PCA与NARX的市政工程造价组合预测

摘要：

针对工程造价影响因素多,预测困难且周期长等问题,通过将主成分分析和NARX(Non-linear Auto-Regressive with Exogenous inputs)神经网络相结合,提出一种新型基于混合算法的市政工程造价预测方法.利用主成分分析对影响市政工程造价的主要影响因素进行原始数据处理,消除其相关性,可有效降低数据冗余,也降低神经网络运算易出现局部极小点概率.以主成分分析数据作为输入,单位面积工程造价作为输出,采用贝叶斯正则化算法构建的NARX网络神经模型进行市政工程造价预测.算例结果表明,基于PCA与NARX进行市政工程造价快速、准确,证明预测有效可行.

关键词：工程造价预测、主成分分析、NARX神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：F424.2(中国工业经济)

资助基金：江苏省高校自然科学研究面上项目16KJD560001

在线出版日期：2018-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2485-2490