發(fā)布時間：2016-10-25 21:02

  本文關鍵詞：基于PCA-SVR的建筑工程成本預測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工程大學》 2015年

基于PCA-SVR的建筑工程成本預測研究

劉陽洋  

【摘要】：在經(jīng)濟快速增長的大背景下,建筑行業(yè)的市場競爭異常激烈,建筑企業(yè)要想在競爭中不被淘汰,工程成本管理是關鍵,工程成本預測是工程成本管理不可或缺的重要內容和環(huán)節(jié)。因此確保建筑行業(yè)企業(yè)持續(xù)、健康、快速的發(fā)展,建筑成本預測顯得尤為重要。結合目前我國建筑工程成本預測的現(xiàn)狀來看,在預測的過程中普遍存在著預測不精確,方法不嚴謹?shù)葐栴},本文采用主成分分析法(PCA)結合支持向量回歸機(SVR)進行建筑工程成本預測。(1)本文在對建筑工程成本預測相關的國內外研究現(xiàn)狀以及文獻綜述研究的基礎上,結合建筑工程成本特點及其影響因素,建立較為合理的建筑工程成本指標體系。(2)詳細介紹PCA和SVR的理論與方法,建立基于PCA-SVR的建筑工程成本預測模型。影響工程成本的因素眾多,為了減少SVR訓練樣本的復雜性,提高SVR算法在處理大量數(shù)據(jù)時的速度,建模過程中首先利用主成分分析方法對指標屬性進行研究并提取主成分,消除指標間的相關性,刪除重復信息,從而減少了SVR學習樣本的維數(shù)。該模型結合了主成分分析的降維特性和SVR的小樣本非線性預測等優(yōu)點,提高了系統(tǒng)運行速度以及預測精度,方便了建筑工程成本的預測。(3)通過進行實證研究,結合具體建筑工程項目,將本文的研究成果應用于建筑工程成本預測實例中,得到預測結果,將原始數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)對比分析,驗證該模型的可操作性和有效性,對提高工程成本管理水平具有一定積極意義。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TU723.3
【目錄】：

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相關機構

>河北工程大學

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