基于CSO-ELM模型的工程施工成本预测研究

摘要：

鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系,进行准确的工程施工成本预测有一定难度,提出鸡群算法(CSO)和极限学习机(ELM)结合的CSO-ELM工程施工成本预测模型.首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优,得到最佳参数;然后将该参数代入ELM模型中建立CSO-ELM工程施工成本预测模型;最后以11个气膜钢筋混凝土储仓工程为例,验证该模型的科学性.结果表明:CSO优化ELM的输入权值与偏置值是有效的;与传统ELM、BP神经网络模型相比,CSO-ELM模型具有更高的预测精度及效率,为工程施工成本预测提供了一个有效的方法.

关键词：工程施工成本预测、极限学习机、鸡群算法、CSO-ELM

所属期刊栏目：48

在线出版日期：2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：81-88