基于BAS-SCA-BP模型的高校建筑工程项目投资估算研究

摘要：

针对标准BP神经网络建筑工程项目投资估算模型收敛速度慢、预测精度低的问题,提出融合改进天牛须和正余弦双重优化算法(BAS-SCA)优化BP神经网络的建筑工程项目投资估算模型.以某市高校建筑工程项目为研究对象,分析相关文献并结合显著性理论初步选择工程造价影响因子,利用粗糙集属性约简算法筛选出关键因素;基于此,通过构建基于BAS-SCA-BP的神经网络估算模型实现快速、准确的建筑工程投资估算.研究结果表明:基于BAS-SCA-BP的估算模型较标准BP神经网络估算模型的估算精度有了大幅提高,与其他智能算法改进的BP神经网络估算模型的性能相比较,该模型在稳定性和预测精度方面表现更佳.

关键词：高校建筑工程、粗糙集理论、BAS-SCA、投资估算

所属期刊栏目：36

分类号：TU723.3(建筑施工)

在线出版日期：2022-11-18（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：136-141