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公路工程扶植名目中成立散布估量神经收集算法的造价预算模子

来历:代价工程 作者:陈雄伟
宣布于:2020-06-01 共3304字

  工程估价论文第三篇:公路工程扶植名目中成立散布估量神经收集算法的造价预算模子

  择要:成立基于散布估量神经收集的公路工程造价预算模子, 为完成疾速、高效的预算公路工程造价供给了手艺条件, 是公路工程造价预算在现实操纵中的一次有意思的测验考试。

  关头词:估价模子; 神经收集; 散布估量算法;

  Highway Engineering Estimation of Distribution Algorithm of Neural Network

  Abstract:The establishment of highway engineering cost estimate model which based on Estimate of distribution network provides technological conditions for fast and efficient cost estimate.At the same time, this study is also a meaningful attempt of construction cost estimate in practical application.

  0 弁言

  公路工程估价的公道性间接影响着公路工程扶植名目投资决议计划的切确性,它是公路工程扶植名目可行性研讨的首要关键,也是扶植名目标底体例的节制标准。若何疾速、公道地预算工程造价是干系到公路工程扶植名目投资决议计划的首要课题,对扶植名目本钱办理具备首要意思。

  本文拟在公路工程扶植名目中成立基于散布估量神经收集算法的造价预算模子。起首对触及公路工程造价的各个首要特点停止定量化描写,而后连系所成立的散布估量神经收集算法模子,操纵相干专业软件疾速预算公路工程造价。公路工程造价散布估量神经收集算法经由进程摹拟智能决议计划,疾速、公道预算出公路工程造价,有助于名目决议计划者做出绝对切确的投资决议计划。

  1 相干研讨

  国际外对工程造价预算智能化的研讨,大抵能够分为三类:

  1.1 操纵计较机摹拟手艺成立模子

  经由进程阐发、摹拟现实行工进程,对各分项工程先给出能够造价的先验几率,能够由计较机发生一个随机数,这个随机数进入到下一个分项工程傍边,而后连系这项工程的先验几率再发生一个随机数。这些随机数代表每一个分项工程的现实造价。以此类推,直到全数分项工程计较终了,发生一切分项工程造价之和作为总的预算造价。这类模子长处是在样本库齐备的条件下预算更适合客观现实,错误谬误是肯定先验几率须要大批的已建工程样本材料,计较比拟烦琐[1],并且各分项工程造价样本值受工程地点地现实环境影响较大。

  1.2 基于神经收集手艺的工程造价预算专家体系

  野生神经收集在工程估价中的操纵可分为两种:一种是基于Hopfield的工程操纵;另一种是基于BP神经收集的工程操纵。Jason Portas等人将野生神经收集操纵于休息出产力效力展望和本钱展望中成立三层BP布局模子,该模子的输入不是切确的值而是恍惚集[2],能够较好的操纵于工程后期造价预算。许宁[3]接纳恍惚神经收集预算工程造价,接纳恍惚数学中的附属函数来反应工程特点间的差别性,再连系定性阐发和定量阐发将工程特点停止量化描写后,经由进程归一化处置获得附属度。刘鹏[4]汇总清算了神经收集的错误谬误和缺乏,提出操纵遗传神经收集算法疾速预算工程造价的假想。

  1.3 操纵恍惚数学建模

  这类模子操纵恍惚数学聚类阐发手艺和灰色体系现实,援用附属度和切近度等观点建模。但这类造价预算模子也有尚待商议的处所,未能周全斟酌工程造价静态性的影响,预算精度可托度较低,须要汇集大批已建工程样本作为根本数据,具备较强的客观性且估价速率并不抱负。

  国际工程造价预算多接纳扩展目标预算法和概算目标预算法。所接纳的预算目标是由本行业和处所同一拟定,并不斟酌扶植工程品质、现实办理程度等标题题目,逐步难以顺应市场经济体系体例的成长。国际造价软件做得较好的有:广联达三山软件、上海神机奇谋、上海鲁班算量、同望公路等,现有软件根基都分属于工程名目办理类或预决算类,可是真正将二者无机连系并向前后延长,有助于完成工程造价全性命周期办理的造价软件较着缺乏。

  遗传、恍惚、神经收集手艺在工程造价预算中的操纵相称普遍,今朝遗传算法的首要缺乏在于:收敛速率较慢且解的精度不高。有关研讨职员提出了一种体例便是散布估量算法 (Estimation of Distribution Algorithms, EDAs) [5]。散布估量算法与GA的最大区分在于它们发生儿女的体例差别,散布估量算法不操纵GA的重组操纵,而是对解集停止阐发,从解集合挑选局部好的解集提取信息,操纵这些信息成立恰当的几率散布,再从几率散布中停止抽样获得下一代。这类体例防止了GA中修建块的粉碎。本文的研讨念头便是在公路工程估价中引入散布估量算法的同时连系神经收集来处置工程造价预算的标题题目。

  2 用于公路工程造价预算的散布估量神经收集算法

  散布估量算法有多种完成体例,这些算法的区分首要在于所接纳的几率模子和采样体例;配合点是发生下一代的体例,它们都从解集合挑选好的解集,并从中提取信息,操纵这些信息成立适合的几率散布,再从几率散布中抽样获得下一代。本文接纳UMDA (Univariate marginal distribution algorithm)算法与神经收集BP算法相连系[6],详细算法以下:

  算法3.1:散布估量神经收集

  输入:练习数据集,即拟建名目的特点身分的代表值;

  输入:BP神经收集预算公路工程造价;

  (1)随机初始化种群

  (2)计较P (0)中个别的顺应值;

  (3) while(不知足停止原则)do

  {

  (1) 按照个别的顺应值及挑选计谋从P (t)中挑选M个优异解;

  (2) 按照这M个个别更新几率向量:

  此中δj (Xi=xi)={1, Xi=xi;0,其余}

  (3) 按照新的几率向量随机采样,发生下一代种群P’ (t) ;

  (4) 计较P (t)中个别的顺应值;

  (5) t=t+1;

  }

  (4)将所获得的解分化为BP收集所对应的权值和阈值;

  (5)运转BP,输入仿真值。

  3 测验考试成果比拟

  本文接纳文献[7]中的影响公路工程造价和工程量的9种首要特点作为预算模子的输入,以每千米公路工程双方造价作为本预算模子的输入。

  当以案例中的前13个样本停止练习,用后4个样本作为测试数据时,颠末10次运算的神经收集预算模子偏差环境如表1和表2,从表上数据能够看出遗传BP收集较散布估量BP收集的单点之间的偏差大,且收集震动景象频发,而颠末散布估量算法优化改良后的BP神经收集的不变性和容错机能大幅晋升;由以上对照能够看出,改良后的BP收集在机能上优于通俗BP收集模子,能在下降计较成果的均匀偏差的同时大幅进步计较精度。

  4论断

  针对公路工程造价预算标题题目是工程中一个很是首要的标题题目,本文侧重阐述了若何停止公路工程造价预算,以便获得更加公道的公路工程造价,并研讨了操纵散布估量算法和神经收集相连系来处置该标题题目,测验考试成果标明,本文提出的算法在寻优机能上优于遗传神经收集算法。

  表1 遗传BP收集展望成果偏差状态    

 

  表2 散布估量BP收集展望成果偏差状态    

 

  参考文献

  [1]Buchanan JS, Cost models for estimating[M].London:RoyalInstitution of Chartered Surveyors 1982.

  [2]王波, 蒋鹏, 卿晓霞.野生智能手艺及其在修建行业中的操纵[J].微型机与操纵, 2004 (8) :4-7.

  [3]许宁.基于遗传恍惚神经收集的修建工程造价估量体例[J].江汉煤油学院学报, 2000, 22 (1) :87-88.

  [4]刘鹏.遗传神经收集形式下的工程造价疾速预算研讨[J].价钱月刊, 2009 (6) :15-16.

  [5]Larr naga P, Lozano J A.Estimation of Distribution Algo-rithms[M].A New Tool for Evolutionary Computation.Boston:Kluwer Academic Publishers, 2002.

  [6]陈佳, 李敏.用于多维数据实视图挑选的散布估量算法[J].计较机工程, 2012, 38 (11) :45-47.

  [7]景晨曦, 段晓晨.基于遗传神经收集的工程造价预算体例研讨[J].石家庄铁道大学学报 (社会迷信版) , 2010, 4 (4) :11-17.

  [8]周其明, 汪淼, 任宏.神经收集集成在工程造价预算中的操纵研讨[J].重庆交通学院学报, 2005 (04) .

  [9]田原.Matlab说话的Neural Network Toolbox及其在同步中的操纵[J].古代电子手艺, 2008 (20)

  [10]孙莉, 骆汉宾.基于切近度体例优化品质变乱诊断案例的挑选[J].四川修建, 2007 (01) .

  [11]邓焕彬, 强茂山, 刘可.基于神经收集的公路工程造价疾速预算体例[J].中南公路工程, 2006 (03) .

  [12]刘浩, 白复兴.BP收集的Matlab完成及操纵研讨[J].古代电子手艺, 2006 (02) .

  [13]李茂英, 曾庆军.基于神经收集的公路工程造价猜测模子[J].广东交通职业手艺学院学报, 2002 (01) .

  [14]陈祥光.浅谈野生神经收集手艺[J].电力装备, 2004 (02) .

  [15]谢颖, 高犁难, 石振武.基于最小二乘撑持向量机的公路工程造价展望模子[J].中外公路, 2007 (03) .

原文来由:陈雄伟.公路工程估价的散布估量神经收集算法[J].代价工程,2013,32(08):105-106.
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