基于GA-BP 的工程总承包项目成本预测研究
工程总承包模式缩短了建设项目周期,提升了设计与施工协同效率。然而,在工程总承包项目管理中,超限额、超概算和亏损问题普遍存在,传统的成本管理模式已难以满足工程总承包模式的需求。本文根据总承包项目成本特点,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP 神经网络的成本预测方法,通过构建GA-BP 神经网络工程总承包项目成本预测模型,并结合实际工程案例进行验证,有效提高工程总承包项目成本预测的准确率。
[1] 黄锰钢,王鹏翊.BIM 在施工总承包项目管理中的应用价值探索[J].土木建筑工程信息技术,2013,5(05):88-91.
[2] 林申正,罗恒勇.BIM 技术和神经网络相融合的装配式建筑成本控制研究[J].建筑经济,2021,42(2):86-89.
[3]ZHENG B H. Material procedure quality forecast based on genetic BP neural network[J].Modern Physics Letters B,2017,31(2):1740080.
[4]Alshboul O, Shehadeh A, Almasabha G ,et al.Extreme Gradient Boosting-Based Machine Learning Approach for Green Building Cost Prediction[J].Sustainability, 2022.
[5] 高华.水电工程EPC 项目管理协同度评价研究[D].西安理工大学,2019.
[6] 夏川子.试析如何加强总承包项目的成本核算[J].财会学习,2023,(36):117-119.
[7] 刘荷苇.基于CUDA 编程的神经网络手写数字识别[D].西南交通大学,2013.
[8] 李岩,袁弘宇,于佳乔,等.遗传算法在优化问题中的应用综述[J].山东工业技术,2019,(12):242-243+180.
[9] 李培.基于BIM5D 的工程施工成本管理与预测[D].天津大学,2018.
[10] 祝望旺.基于BIM5D 技术的施工成本控制方法研究[D].天津大学,2021.