基于RBF神经网络的非确定性工程投资估算新方法的研究
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摘要
建设工程造价包括建设项目投资估算、设计概算和施工图预算造价，它们是建设项目在不同阶段投资控制的依据。投资估算是项目可行性研究的一项重要内容，是项目决策的依据。投资估算的正确与否，将直接关系到建设项目能否纳入建设计划的“前途命运”。 目前，我国的工程造价体系是基于估算指标和定额的估算体系。但随着我国社会主义市场经济体制改革的不断深化，与国际接轨，实行“量”与“价”分离，成为了极为迫切的要求。神经网络的方法正与这样的估算方式相一致。因此，研究基于神经网络的方法是有一定意义的。
目前，在投资估算这方面的研究中，国内外己有多位学者利用反向传播(BP)网络进行过这主面的研究，但还属于起步阶段。由于BP网络存在收敛速度慢，易陷入局部极小点等缺陷，从而大大的限制了它的实用性。本文利用径向基函数(RBF)神经网络这一技术手段，提出了基于神经网络的非确定性工程投资估算，为建设项目的投资估算提出了一种新颖、高效的方法。
Construction cost includes investment estimation, design budgetary estimate and construction budget, on which to control the investment in different phase. Investment estimation is an important content of project's available research, and also is the basis of design budgetary estimate. So its accuracy will affect directly that whether the project can include in the future destiny of the construction plans. Now our country's cost estimation is still based on estimation index and the ration. With the further development of our socialist market economy, the cost estimation method in our country will transfer to the method of the western country in the end, and separated from the "quality" and "price" becomes an urgent request. Being the foundation of the neural network method applying for investment estimation, the method based on neural network has certain meaning.
In the research of investment estimation,back-propagation neural network has been used into construction engineering, but still belongs to the starting stage. However for adopting a gradient-descent approach of adjusting the neural network weights, back-propagation training has some drawbacks that influence its practicality. This paper proposes a superior feed forward network called radial basis function neural network (RBFNN), proposes uncertain projects' investment estimation based on neural network. It is presents a novel and effective method for project investment estimation.
目前，在投资估算这方面的研究中，国内外己有多位学者利用反向传播(BP)网络进行过这主面的研究，但还属于起步阶段。由于BP网络存在收敛速度慢，易陷入局部极小点等缺陷，从而大大的限制了它的实用性。本文利用径向基函数(RBF)神经网络这一技术手段，提出了基于神经网络的非确定性工程投资估算，为建设项目的投资估算提出了一种新颖、高效的方法。
Construction cost includes investment estimation, design budgetary estimate and construction budget, on which to control the investment in different phase. Investment estimation is an important content of project's available research, and also is the basis of design budgetary estimate. So its accuracy will affect directly that whether the project can include in the future destiny of the construction plans. Now our country's cost estimation is still based on estimation index and the ration. With the further development of our socialist market economy, the cost estimation method in our country will transfer to the method of the western country in the end, and separated from the "quality" and "price" becomes an urgent request. Being the foundation of the neural network method applying for investment estimation, the method based on neural network has certain meaning.
In the research of investment estimation,back-propagation neural network has been used into construction engineering, but still belongs to the starting stage. However for adopting a gradient-descent approach of adjusting the neural network weights, back-propagation training has some drawbacks that influence its practicality. This paper proposes a superior feed forward network called radial basis function neural network (RBFNN), proposes uncertain projects' investment estimation based on neural network. It is presents a novel and effective method for project investment estimation.
引文
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