基于BP神经网络的装配式建筑工程造价自动预测方法

摘要

为了提高装配式建筑工程的造价预测准确率,本文利用改进的反向传播神经网络设计了一种全新的装配式建筑工程造价自动预测方法。首先通过公共因子分析方法构建了针对装配式建筑特有的工程造价指标体系,其次利用自适应变异遗传算法对反向传播神经网络进行优化,并设计了工程造价预测算法。研究结果表明，所设计的算法具有更小的均方误差和平均绝对误差,分别为0.01和0.007，在训练集和测试集中的预测精度分别高达0.97和0.98。由此可见，此次研究所设计的造价预测方法具有较好的性能，能够为建筑工程的成本预算提供新的技术方案。

关键词

BP神经网络 / GA / 自适应 / 工程造价预测 / 装配式

基金资助

青海省科技计划资助项目（2020-SF-138321）