基于卷积神经网络的高速公路建筑安装工程造价估算研究

摘要

为在投资决策阶段快速、准确地得到拟建高速公路项目的造价，本研究基于历史高速公路案例资料，应用卷积神经网络算法，建立了一种高速公路建筑安装工程造价估算模型。首先通过文献研究与专家访谈确定了影响高速公路造价的工程特征属性指标，并对其进行量化用于模型计算；然后将关键指标重构为二维矩阵，基于卷积神经网络算法，建立高速公路建筑安装工程造价估算模型；最后利用已建高速公路项目信息验证该模型的有效性，并对比分析卷积神经网络模型与反向传播神经网络模型预测效果。分析结果表明，使用卷积神经网络建立的高速公路造价估算模型相对误差在4%～7%之间，而反向传播神经网络的相对误差在4%～15%之间，故本研究构建的模型能较准确、高效地预测高速公路工程项目造价，为工程项目的前期投资决策、全寿命周期造价管理提供一定参考。

关键词

高速公路 / 造价估算 / 预测模型 / 卷积神经网络

基金资助

湖南省交通运输厅科技进步与创新项目(202039); 湖南省研究生科研创新项目(CX20200826)