基于模糊神经网络的公路造价估算模型探究.pdf

【公路造价估算模型】在公路建设中，造价估算是一项至关重要的任务，它涉及到项目的经济效益分析、资源配置和项目管理。传统的造价估算方法往往依赖于专家经验，而随着信息技术的发展，基于模糊神经网络的模型逐渐成为一种有效的方法。 【模糊神经网络】模糊神经网络是结合了模糊逻辑和神经网络理论的一种计算模型。模糊逻辑处理的是不确定性和模糊性信息，而神经网络则擅长从大量数据中学习和预测模式。将两者结合，可以更好地处理工程数据中的不精确和复杂性。 【数据收集与预处理】在建立公路造价估算模型时，需要收集大量的历史工程数据，如路线长度、地质条件、桥梁隧道数量等。这些数据首先需要量化为数值形式，然后通过归一化处理，使不同参数在同一尺度上，以便于网络训练。 【模型构建与训练】在模糊神经网络模型中，首先要筛选出合适的样本工程，根据模糊数学理论计算样本间的贴近度，选择训练样本。通过网络训练，模型能够学习到各种因素对造价的影响程度，逐步优化预测性能。 【泛化能力】提出的模型经过实例验证，展示出较强的泛化能力，这意味着模型不仅能处理训练数据，还能应用于未见过的新项目，预测出合理的造价数据。这对于实际工程中应对各种不确定因素非常关键。 【应用效果】该模型在现实工程中的应用表明，即使样本数据库不十分丰富，也能获得较为准确的造价估算，降低了因信息不完全导致的估算误差，提高了工程决策的科学性和经济效益。 【关键词解析】 - **造价预测模型**：用于预测未来公路建设项目成本的数学模型。 - **模糊神经网络**：融合模糊逻辑与神经网络的预测工具，适用于处理不确定性问题。 - **模糊数学**：研究不确定性和模糊关系的数学理论，为模型提供处理非精确信息的方法。 - **网络训练**：通过输入数据调整网络参数，使其能准确预测输出的过程。 总结来说，本文介绍了一种基于模糊神经网络的公路造价估算模型，该模型通过对工程数据的量化和归一化处理，利用模糊数学和神经网络的优势，实现对公路造价的精准预测，具备良好的泛化性能，对于实际工程有显著的应用价值。