神经网络驱动的工程全程成本预测模型

"基于神经网络模式下的工程全过程成本预测是一篇探讨如何运用神经网络技术提高建筑工程投资成本预测精度的重要论文。作者廖佳，来自辽宁工程技术大学工商管理学院，针对建筑工程投资规模大、周期长、风险高的特性，提出通过BP神经网络理论构建数学模型，以解决开发商在项目投建过程中面临的首要问题——投资决策和资金管理。 文章首先强调了准确的成本预测对于开发商的重要性，特别是在经济不稳定时期，如金融危机，能够帮助他们合理规划融资，降低项目风险，最大化收益。由于建筑项目的复杂性和动态性，预测工作具有一定的挑战性。BP神经网络因其自组织、自适应、并行处理的优势以及强大的非线性映射能力，被选作预测工具。 作者利用特定地区的工程实际数据和影响因子作为训练样本，运用BP算法创建了一个项目目标与预测问题的模型。在模型建立过程中，采用了全互连的网络结构，即输入层、隐藏层和输出层之间的神经元通过权重系数W连接。通过训练，网络能够在输入变量（如项目特征）和输出变量（成本预测）之间建立起非线性映射关系。 论文进一步展示了如何通过选择部分开发商的参数作为校核样本，对某一具体项目进行预测，并将预测结果与实际结果进行对比，以验证模型的有效性。这种方法形成的模型不仅有助于节约项目成本，还能实现成本最低、效益最高，对建筑项目的集成化管理具有显著的实际应用价值。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种基于BP神经网络的工程全过程成本预测方法，为开发商在复杂建筑市场环境中做出明智的投资决策提供了科学依据和技术支持。"