【BAS-BP神经网络模型】在装配式建筑投资估算中的应用是解决工程建设项目投资预估问题的一种创新方法。传统的BP神经网络（Back Propagation Neural Network）在处理复杂数据时可能存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。为了克服这些局限性，研究者引入了天牛须搜索（Beetle Antennae Search, BAS）算法来优化BP神经网络，形成了BAS-BP神经网络模型。
天牛须搜索是一种生物启发式优化算法，模仿了天牛寻找食物时的触须探测行为，能够全局搜索解空间，从而提高神经网络训练的效率和精度。在装配式建筑投资估算这个特定领域，由于此类建筑与传统现浇混凝土建筑在结构、工艺和成本上有显著差异，因此需要更为精准且适应性强的估算模型。
装配式建筑的特点包括预制构件的工业化生产、现场快速组装，以及对施工周期和质量的严格控制。这些特点使得投资估算需考虑更多的因素，如预制构件的价格、运输成本、组装效率等，而传统的估算方法可能无法全面地捕捉这些复杂因素。BAS-BP神经网络模型通过学习和调整权重，能够更好地适应这些变化，提高预测的精确度和稳定性。
在实际应用中，研究者选取了15个装配式建筑的典型案例进行分析，对比了标准的BP神经网络模型和改进后的BAS-BP模型的估算结果。实验结果显示，BAS-BP模型在预测精度上优于BP神经网络模型，预测结果的稳定性也更高，这表明BAS-BP模型更能适应装配式建筑投资估算的复杂性和不确定性。
此外，该研究还指出，投资估算在项目决策阶段的重要性不言而喻，它是项目经济评价的关键，影响着项目规模、技术选择和经济效益。随着装配式建筑在中国建筑业的推广，精准的投资估算模型将有助于减少风险，提高项目的成功率。
BAS-BP神经网络模型利用天牛须搜索算法优化了传统BP神经网络的性能，尤其适用于装配式建筑投资估算，能够提供更准确、更稳定的预测结果。这一模型的建立和应用对于推动我国装配式建筑的发展，提升工程项目的投资决策水平具有积极的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索如何将该模型与其他机器学习或深度学习方法结合，以提高预测能力并适应不断变化的建筑市场环境。
