前言：尋找寫作靈感？中文期刊網(wǎng)用心挑選的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)論文，希望能為您的閱讀和創(chuàng)作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。

1工程造價(jià)的模型

1．1采用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)建立模擬模型

對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬模型建立的基礎(chǔ)，人們是這樣認(rèn)為的，因?yàn)橛绊?a href="http://www.dzwyw.cn/gongchenglunwen/gongchengzaojialunwen/54701.html" target="_blank">工程造價(jià)的因素，大多數(shù)人們都是沒辦法確定的，所以我們不需要把這個(gè)值具體是多少確定下來，而是從另一個(gè)方面考慮，根據(jù)這個(gè)項(xiàng)目的基本情況，估計(jì)實(shí)際的造價(jià)落在某個(gè)范圍的機(jī)會會大一些，這個(gè)思想就是計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)建立模擬模型的理論基礎(chǔ)。

1．2人工智能模型

工程造價(jià)估算專家系統(tǒng)，是通過人工智能，加上知識庫技術(shù)而建立起來的，可是這種人工智能模型主要靠專家的知識，來對工程造價(jià)進(jìn)行估計(jì)計(jì)算的，但是估算的結(jié)果是被估算人員的主觀意識所影響的，不同專家的性格，知識面的寬窄，經(jīng)驗(yàn)豐富與否、都是不確定因素，幾乎可以會所不一樣的估算專家所得出的結(jié)果都不會一樣。這種方法很容易帶有個(gè)人偏見和片面性。受專家的主觀偏見性較強(qiáng)。

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造與算法

2．1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

1985，D•E•Rumelhart等人組成的PDP小組提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這就是我們今天所說的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是利用誤差反向傳播來消除誤差的，它有三個(gè)層次，有一個(gè)輸入層，第二個(gè)是隱層，最后一個(gè)當(dāng)然就是輸出層。在訓(xùn)練估算中，我們可以通過計(jì)算輸出值和我們預(yù)期的期望值，他們之間所產(chǎn)生的誤差，逆向思維，去求解輸出層單元的一般化誤差，然后再把誤差進(jìn)行反向傳播，把隱含層單元的一般化誤差求解出來，并最終調(diào)整輸出層和隱含層，包括輸入層之間的連接權(quán)，還有連接權(quán)與隱含層和輸出層的閾值，最終目的就是讓系統(tǒng)誤差達(dá)到我們可以接受為止。當(dāng)先前的系統(tǒng)誤差達(dá)到我們所需求的時(shí)候，權(quán)值和閾值就變成了固定不變的了，這樣我們再通過反向逆推，就可以測出我們這個(gè)項(xiàng)目的未知信息。這就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。

2．2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立的步驟

(1)我們首先確定模型輸入層，隱含層還有輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。并且以此為依據(jù)，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù);(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理－l～l之間的數(shù)據(jù)，所以在輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們不僅需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，還要對隱含單元和各個(gè)單元輸入信息進(jìn)行求和;通過反向逆推之后得到本單元的輸入信息。所以對原始數(shù)據(jù)，隱含單元輸入模塊規(guī)范化細(xì)致化是非常重要的;(3)隱含單元的輸出值可以根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作模型得出，只要我們把net信號經(jīng)過一次激發(fā)函數(shù)的處理，可以得到這個(gè)隱含單元的輸出值;(4)對于輸出單元節(jié)點(diǎn)，我們只要對前一層的隱含層單元輸入信息，并且加權(quán)求和后，就能得到該單元的輸入信息。操作起來非常方便快捷;(5)對權(quán)矩陣的調(diào)整，因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可以近似實(shí)現(xiàn)任意空間的數(shù)學(xué)映射。所以我們假設(shè)，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入單元數(shù)為M，輸出單元為N，則在m維歐式空間尺中會有一個(gè)有界子集A，存在著一個(gè)到n維歐式空間，那么R中一個(gè)有界子集F(A)的映射。

3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)估算模型

3．1定量化描述工程特征的因素

什么是工程特征，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所說工程特征，就是指不但能表示工程特點(diǎn)，而且還能反映工程的主要成本構(gòu)成的重要因素。，我們可以通過參照歷史工程資料的統(tǒng)計(jì)和分析，進(jìn)行工程特征的選取工作。選取完成之后，再根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)來確定，這樣就可以萬無一失了。首先我們可以通過典型住宅工程的造價(jià)組成進(jìn)行分析，然后對建筑結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化和別的工程做一下對比，通過以上兩點(diǎn)得出的結(jié)果，分析這些因素對造價(jià)的影響，依照以上的理論方法，我們進(jìn)行了實(shí)踐性的研究，最終把礎(chǔ)類型，結(jié)構(gòu)形式，建筑層數(shù)，門窗類型，外墻裝飾還有墻體材料以及平面組合等，這7種因素作為工程的主要特征。不同的建筑工程有著不同的類型，比如說結(jié)構(gòu)，可以是磚混結(jié)構(gòu)和框架結(jié)構(gòu)等;磚條基和鋼筋砼條基礎(chǔ)等都可以作為基礎(chǔ)特征，對于這樣的特征選取的多樣性我們稱之為特征類目，通過工程特征不同類目的列舉，再跟據(jù)定額水平，工程特征對造價(jià)影響的相關(guān)性，這些對平方米造價(jià)的改變，對工程定量化的描述可以主觀的給出對應(yīng)的量化數(shù)據(jù)。

3．2建立估價(jià)模型

工程造價(jià)估算的指標(biāo)體系到該項(xiàng)目的單位造價(jià)的非線性映射，就可以統(tǒng)稱為是建設(shè)項(xiàng)目工程造價(jià)的估算問題。BP網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)人們的需求以任意的精度去逼近任意映射關(guān)系，究其原因就是上文說的BP網(wǎng)絡(luò)采用的是三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不同于其他的電腦估算網(wǎng)絡(luò)。不僅是因?yàn)樵撃Ｐ偷妮斎雴卧獮?個(gè)，還有他們的項(xiàng)目樣本特征也不盡相同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)已經(jīng)經(jīng)過我們優(yōu)選的模型特征，做為參考估算要素，然后再通過項(xiàng)目工程造價(jià)估算中，我們所提供的一定數(shù)量的已知樣本，采取對樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最后根據(jù)以往的大的數(shù)據(jù)庫，提取類似的項(xiàng)目估算值，然后才能對其它特征的項(xiàng)目進(jìn)行估算。這樣我們只需要輸入指標(biāo)體系的各指標(biāo)值，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以在該項(xiàng)目的單位造價(jià)的非線性映射中給出該項(xiàng)目的單位造價(jià)。

3．3檢測結(jié)果的分析

上面我們通過大量的實(shí)際實(shí)驗(yàn)得知了這兩個(gè)固定不變的數(shù)字，然后我們可以用程序值被收斂后的網(wǎng)絡(luò)，對現(xiàn)在要進(jìn)行求解的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，在測試后，如果發(fā)現(xiàn)總體誤差比率較小，那么就滿足我們初步設(shè)計(jì)的概算需求了，同時(shí)對工程可行性研究的投資估算需求也已經(jīng)基本符合了，這些結(jié)果能有好的保證，全是依賴我們所選擇的模型的寬度夠用，模型在所有的因素中具有廣泛的代表性。所以估價(jià)模型的計(jì)算才較為成功。幾個(gè)工程估算的好壞也不能代表所有的項(xiàng)目都是完美的，也有個(gè)別工程造價(jià)估算誤差大，因?yàn)殡娔X畢竟是人在給其輸入程序，電腦的經(jīng)驗(yàn)，還有就是對一些特征的學(xué)習(xí)不夠用，本身的知識儲備還是有局限性的。因?yàn)閷颖緮?shù)量的學(xué)習(xí)始終是有限，不可能面面俱到，而且挑選的樣本也不可能針對這個(gè)工程而言都是符合這個(gè)項(xiàng)目的特性。雖然說BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有這樣無法控制的缺點(diǎn)，但是和其他的造價(jià)估算模型相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)點(diǎn)還是可圈可點(diǎn)的，其優(yōu)點(diǎn)和其他的造價(jià)模型相比較優(yōu)點(diǎn)還是非常明顯的。在以后的估算中，隨著樣本的不斷充實(shí)，數(shù)據(jù)的不斷積累，經(jīng)驗(yàn)的不但豐富，其估算的誤差也將不斷縮小，這些方面的補(bǔ)充，在以后的估算中，必定會取得非常完美的成績。

4總結(jié)

因?yàn)槠髽I(yè)如果采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算，就需要進(jìn)行大量的樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，所以在工程特征的向量選取，還有訓(xùn)練樣本的選擇上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還有待進(jìn)一步完善和提高，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)非線性領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊，所以我們要堅(jiān)定不移的繼續(xù)向前走，爭取讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在中國的發(fā)展更上一層樓。

作者：余劍 單位：安徽眾望工程技術(shù)咨詢有限責(zé)任公司