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住宅工程造价指数预测研究

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定额计价和清单计价无法准确有效地确定工程造价,而工程造价指数能够直观反映市场价格变动对工程造价的影响.准确高效地预测工程造价指数可为工程建设的各方提供决策支持,为政府部门制定有关政策提供依据.为准确高效地预测住宅工程造价指数,结合中心逼近式GM(1,1)模型、思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和BP神经网络的功能与优点,构建基于中心逼近式GM(1,1)的MEA-BP神经网络预测模型.首先,通过训练样本确定人工、材料、机械费用等单一造价指数与住宅工程综合造价指数的关系,然后将由中心逼近式GM(1,1)模型计算所得的未来时期工料机单一造价指数作为MEA-BP神经网络预测模型的输入变量,得到未来时期的住宅工程综合造价指数.运用MATLAB 2018a软件进行仿真试验,对住宅工程造价指数进行预测,并与BP神经网络的预测结果进行对比.通过MEA-BP与BP神经网络预测模型的对比研究发现,MEA-BP神经网络预测模型拥有更高的预测精度,可用于预测未来时期的住宅工程造价指数.
Research on prediction of residential construction cost index

刘伟军、李念

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长沙理工大学 交通运输工程学院,湖南 长沙 410114

住宅工程 造价指数 预测 中心逼近式GM(1,1) MEA-BP神经网络

河南省交通运输厅科技项目

2014G25

2021

长沙理工大学学报(自然科学版)
长沙理工大学

长沙理工大学学报(自然科学版)

影响因子：0.63
ISSN：1672-9331
年,卷(期)：2021.18(4)
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