基于GA-BP的水利工程项目造价预测研究

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：为了实现对水利工程项目投资的准确预测,研究提出基于遗传算法-反向传播神经网络模型的成本预算方法,并以洪家渡水电站为例进行成本预测.结果显示,遗传算法-反向传播神经网络模型的相对误差基本均不超过 2%,而反向传播神经网络的相对误差基本均为3%以上.在对洪家渡水电站建设成本的预测中,反向传播神经网络和遗传算法-反向传播神经网络模型的相对误差分别为8.74%和1.01%.研究表明,遗传算法-反向传播神经网络模型能够实现水利工程项目建设成本的准确预测.

作者：

余桂兰

展开 >

作者单位：

贵州新中水工程有限公司,贵阳 550081

关键词：

工程造价成本预测水利工程 BP神经网络 GA

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1006-7175.2024.06.021

水利科技与经济

哈尔滨市水务科学研究院哈尔滨市水利规划设计研究院哈尔滨市水利学会

水利科技与经济

影响因子：0.274

ISSN：1006-7175

年,卷(期)：2024.30(6)

参考文献量9