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检索条件:"关键词=造价预测 "
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关于建设项目前期阶段造价预测管理的若干思考
《城市建筑》2014年第2期165-165,共1页周涵 
我国在很长一段时间内,对项目前期阶段的造价管理缺乏认识,导致"三超"的现象常常发生。本文在对国内外造价管理相关研究的基础上,将建设项目分成不同层次,并对其建模,从而达到对项目前期阶段充分预测的目的。
关键词:建设项目 前期节点 造价预测 管理 
基于逐步回归的AdaBoost-SVR模型在海上风电项目造价预测中的应用被引量:2
《水利水电工程造价2019年第3期9-13,共5页周子东 李东伟 李国胜 汪群 陈晓路 管春雨 
为克服海上风电造价预测模型中自变量存在的多重共线性对建模的影响;同时针对现阶段海上风电实际成本数据较少,样本数量不多的现状,提出一种基于逐步回归的AdaBoost-SVR造价预测模型。逐步回归方法可以有效提取重要的自变量,避免多重共...
关键词:造价预测 海上风电 逐步回归 自适应增强算法 支持向量机 
用蒙特卡罗法模拟工程造价
《石油知识》2006年第3期42-43,共2页魏玉奇 马永平 唐红 
编辑:本文将计算机技术中的蒙特卡罗模拟技术引入到工程造价控制中来,在招标阶段将获得的各种不可予见因素加以模拟,并进行消除.从而得到比较准确的造价预测
关键词:工程造价控制 蒙特卡罗法 模拟技术 计算机技术 招标阶段 造价预测 
基于神经网络的公路工程造价预测模型被引量:12
《河北工程大学学报(自然科学版)》2014年第4期102-104,共3页王飞 郑张丽 郭静静 尹建英 
文章对高速公路的工程特征进行全面的分析和筛选,确定了7个对公路工程造价影响较大的工程特征,使其作为神经网络预测模型的输入向量,随之构建了基于BP神经网络的高速公路工程造价预测模型,最后结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,...
关键词:公路工程 BP神经网络 造价预测 
基于Python人工智能模块的输变电工程造价预测研究被引量:1
《电站系统工程》2024年第3期73-75,共3页赵永刚 刘万珍 
输变电工程造价预测是输变电工程建设中的一个重要问题。针对当前输变电工程造价预测中存在的问题,提出了一种基于Python人工智能模块的预测方法。首先,对输变电工程的历史数据进行了收集和分析,从中提取出了对造价预测有重要影响的相...
关键词:输变电工程 PYTHON 人工智能 造价预测 
基于大数据的配电网架空线路工程造价预测研究
《计算机应用文摘》2024年第9期106-108,共3页刘宣 相静 
随着电力行业的不断发展,精确的工程造价预测变得尤为重要,但传统工程造价预测方法已无法满足日益复杂的电力工程需求。借助大数据技术的工具和方法,能够更准确、更高效地进行工程造价预测,从而提高资源利用效率、降低成本,以确保工程...
关键词:大数据 电力工程 造价预测 配电网架空线路 
基于时间序列的建筑工程施工阶段造价预测方法研究被引量:2
《中国建筑装饰装修》2024年第8期146-148,共3页田宇晖 
建筑工程施工阶段具有地质条件变化、施工难度增加、材料供应波动等不确定性因素,导致施工造价预测与实际造价相差较大。因此,该文设计一种基于时间序列的建筑工程施工阶段造价预测方法,通过采集建筑工程的工程规模、结构类型、施工条...
关键词:时间序列 建筑工程 施工阶段 造价预测 
装配式建筑造价指标体系分析
《工程技术研究》2024年第21期159-161,共3页黄满艳 
为了更好地控制装配式建筑的建设成本,文章总结了装配式建筑造价体系的编制原则和步骤,从费用构成指标、工程量指标、消耗量指标三个方面着手,分析了造价指标体系的编制要点,并基于造价指标构建BP神经网络,预测了装配式建筑单方造价,研...
关键词:装配式建筑 造价指标 造价预测 BP神经网络 
基于模糊综合评价方法的土建工程造价预测研究被引量:3
《福建建材》2021年第12期104-106,共3页徐晏如 
工程造价预测是一个较为复杂的问题,由于建筑工程计价方法的多样性和复杂性,如何快速、准确估算工程造价是工程投标决策和工程造价控制的重点、难点问题。深入分析了模糊综合评价方法的应用优势和应用过程,并结合建筑工程项目分析了模...
关键词:土建工程 造价预测 模糊综合评价 
机器学习在预测公路工程造价中的应用分析被引量:1
《黑龙江科学》2022年第14期28-31,共4页刘爽 
2019年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135409313);齐齐哈尔大学教育科学研究项目(GJZRZX202012);黑龙江省教育厅基本科研业务项目(135309358)。
为解决公路工程估算中存在的计算烦琐、耗时长、受人为因素影响较大等问题,以公路工程造价预测为研究对象,在综述其研究进展的基础上,对机器学习在预测公路工程造价中的应用进行分析,展望了机器学习的发展前景。通过机器学习来处理复杂...
关键词:机器学习 公路工程 造价预测 成本控制 
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