造价预测

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数据挖掘技术在建筑工程造价预测中的应用
《中国建筑金属结构》2025年第7期4-5,11,共3页郭秀伟 马季青 李松 
为了提高建筑工程造价预测的准确性和科学性,本文以某大型商业综合体项目为例,通过数据挖掘技术的应用研究,介绍了数据预处理、特征选择及梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型的构建过程,详细分析了造价数据的多...
关键词：建筑工程造价预测 数据挖掘 梯度提升决策树 特征选择 超参数优化 
人工智能在建筑工程造价预测中的应用
《中国建筑金属结构》2025年第7期115-117,共3页曾华山 
为了提升建筑工程造价预测的精准度和效率,突破传统方法的局限性,本文以云栖小镇国际会展中心二期设计采购施工总承包(Engineering Procurement Construction,EPC)工程为例,系统分析了人工智能技术在造价预测中的应用路径与实施效果。...
关键词：BP神经网络 极端梯度提升 随机森林 造价预测 
改进的PSO-BPNN算法在总承包工程项目中的造价预测研究
《价值工程》2025年第13期105-107,共3页郭建霞 
商洛学院自然科学项目(23SHY012)。
为进一步提高神经网络对工程造价的预测精度,提出了一种改进的PSO-BPNN算法。首先在PSO算法中加入梯度下降法并迭代优化得到BPNN的权值和阈值;其次在BPNN中引入带光滑的L1/2正则化算子,增强网络模型的稀疏性,以防止BPNN的过度拟合;最后...
关键词：L1/2正则化 微粒群算法(PSO) BPNN 总承包工程 造价预测 
基于IPSO-LSSVR算法的变电站工程造价预测方法
《沈阳工业大学学报》2025年第2期168-175,共8页王林峰 刘云 亓彦珣 周波 李洁 
河北省自然科学基金重点项目(E2018210044);河北省教育厅科技项目(QN16214510D)。
【目的】电网建设项目中变电站工程造价的预测一直是影响项目成本管理的重要问题。然而,当前常用的变电站造价预测方法存在预测精度不足、计算效率低等问题,制约了预测模型在实际工程中的应用。为提高预测的准确性和计算效率,提出了一...
关键词：变电站 工程造价 造价预测 粒子群算法 最小二乘支持向量回归 预测精度 运算效率 混合调节策略 
融入人工智能技术的建筑工程造价预测及应用
《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》2025年第4期095-097,共3页郑彪 
人工智能技术的研发和应用,推动人类社会产业革新和科技发展,它应用于建筑工程的造价预测和管理,是建筑行业和先进技术的完美融合,其应用价值超越了建筑工程本身,为其它行业做出了成功示范。本文结合建筑工程实例,深入探讨人工智能技术...
关键词：人工智能技术 建筑工程 造价预测 
基于时间序列模型的建筑工程精准造价智能管控技术
《河北水利电力学院学报》2025年第1期70-74,80,共6页汪菊 
安徽省示范课程项目(2020SJJXSFK0491);安徽省优质继续教育网络课程项目(2021tzpy41);“课程思政”教学改革与实践探索研究项目(gf2021jxyjz05);安徽省高校优秀青年骨干教师国内访问研修项目(gxgnfx2022190)。
针对建筑工程造价要素指标选取的维度较少,导致管控效果不理想的问题,文中提出基于时间序列模型的建筑工程精准造价智能管控技术。首先结合建筑工程的项目特征,通过构建时间序列预测项目的造价指数;其次从4个维度选取造价要素指标,并计...
关键词：时间序列 建筑工程 造价管控 造价预测 
海上风力发电项目全过程造价精准预测方法研究
《电气技术与经济》2025年第3期242-244,247,共4页苏衍红 
由于海上风力发电项目全过程造价受设备成本、安装费用、运维费用等多种因素影响,导致造价预测结果误差较大,为此提出了一种新的海上风力发电项目全过程造价精准预测方法。确定了海上风力发电项目全过程造价预测指标,收集与预处理了相...
关键词：海上风力发电项目 全过程造价 造价预测 精准预测 BP神经网络模型 
基于数据挖掘技术的工程造价信息处理与造价预测
《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第3期114-117,共4页付志丽 李碧玮 
随着建筑行业的日益扩张以及工程复杂度的提高,工程造价预测及管理已经成为工程项目成败的关键之一。传统造价预测方法受经验数据及人为判断的限制,往往会出现一些错误,不能对项目成本进行准确的预测。数据挖掘技术的提出,给工程造价管...
关键词：数据挖掘技术 工程造价 信息处理 造价预测 
人工智能在电力工程造价预测中的应用前景
《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》2025年第2期131-134,共4页李平 杨亚丽 吴兴文 
本文探讨了人工智能(AI)在电力工程造价预测中的应用,采用机器学习和深度学习技术,通过分析历史和实时数据,提升了预测的自动化、精确性和智能化。AI能够提高预测精度,减少人为偏差,并通过智能决策支持和实时预测,帮助管理者应对不确定...
关键词：人工智能 电力工程 造价预测 
城市轨道交通土建工程造价非线性预测与反演被引量：1
《西南交通大学学报》2025年第1期137-146,共10页孟春成 亐道远 段晓晨 
国家自然科学基金项目(72071133)。
为解决城市轨道交通土建工程传统造价预测模型缺乏决策信服力的问题,首先,运用特征选择与知识判断方法提取城市轨道交通土建工程造价关键影响因素并建立工程案例数据库;然后,通过粒子群优化(PSO)聚类算法筛选相似案例,采用基于灰狼优化...
关键词：城市轨道交通 土建工程 造价预测 GWO-ELM模型 反分析 
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