基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型.pdf

建筑工程造价预测是项目投资决策的关键环节，关系到投资计划的编制、资金筹措及施工成本控制。传统的造价估算方法如定额法、类比工程法、回归分析法各有优缺点。定额法精度高但耗时，类比法简便但精度低，回归分析法无法处理复杂因素。随着技术的发展，神经网络方法因其非线性映射和自适应学习能力，逐渐成为工程造价预测的有力工具。 模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优势，能够处理不确定性因素，尤其适用于建筑工程这种涉及众多模糊变量的领域。本文提出了一个基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型，首先通过直觉模糊分析确定了五个对工程造价影响较大的特征作为输入向量，然后利用MATLAB工具箱设计程序，并用历史数据对模型进行训练、修正和实例验证。 模型构建过程包括以下步骤：利用直觉模糊集理论分析工程特征对造价的影响程度，确定关键输入参数；构建模糊神经网络模型，该模型能灵活地处理不确定性和非线性关系；通过已完工工程的数据对模型进行训练，优化权重和阈值，提高预测精度。 模型的应用证明，模糊神经网络在建筑工程造价预测中能够提供更准确的结果，有助于减少投资决策风险和施工过程中的经济损失。与单一的时间序列分析或因果法相比，该模型考虑了更多变量，提高了预测的可靠性。此外，文献中还提到了其他学者的研究，如采用主成分因子方法、结构整体最小二乘法、灰色系统预测和层次分析法的神经网络模型，这些都显示了神经网络在工程造价预测领域的广泛应用和有效性。 基于模糊神经网络的建筑工程造价预测模型为解决造价估算的复杂性和不确定性提供了新的思路，提高了预测精度，具有较高的实用价值。未来的研究可以进一步探索如何优化模糊逻辑和神经网络的结合，以适应不断变化的建筑市场环境，以及如何引入更多实时数据以增强模型的实时预测能力。