位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于MCS—SVM的建筑工程造价建模与预测
  • ISSN号:1007-757X
  • 期刊名称:《微型电脑应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:四川建筑职业技术学院网络管理中心,德阳618000
  • 相关基金:四川建筑职业技术学院2015年院级科研项目(2015KJ07)阶段性研究成果之一.
作者: 刘春
中文摘要:

工程造价的建模与预测对工程管理具有十分重要的研究意义,为了提高工程造价预测准确性,针对当前工程造价预测模型的局限性,设计了改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的工程造价预测模型(MSC-SVM)。对当前工程造价预测建模的现状进行分析,指出当前存在的主要问题,引入支持向量机建立工程造价预测模型,并通过改进布谷鸟搜索算法估计支持向量机参数,采用具体工程造价数据对模型性能进行分析。测试结果表明,提出的模型获得了较可靠的工程造价预测结果,可以为工程管理决策提供有价值的参考信息。

英文摘要:

Project cost modeling and forecasting have very important research significance to the project management. In order to improve the accuracy of project cost forecasting, in view of the limitation of current project cost forecasting models, a novel method for project cost modeling and forecasting is proposed based on MCS-SVM. First of all, the status of current project cost forecasting modeling is analyzed, and main problems are pointed out. Secondly, support vector machine (SVM) is introduced to establish the model of project cost forecasting, Cuckoo search algorithm is used to estimate the support vector machine parameters. At last, a specific project cost data are selected to analyze the model performance. The test results show that the proposed model can get reliable prediction of project cost, it can provide valuable reference information for project management and decision-making.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《微型电脑应用》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海市科学技术协会
  • 主办单位:上海市微型电脑应用学会
  • 主编:朱红泉
  • 地址:上海市华山路1954号铸煅楼314室
  • 邮编:200030
  • 邮箱:smcaa@sjtu.edu.cn ;smcaa@online.sh.cn
  • 电话:021-62933230
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-757X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1634/TP
  • 邮发代号:4-506
  • 获奖情况:
  • 国家科技部中国科技论文统计源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科学引...,上海市优秀科技期刊,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:7756