BP神经网络驱动的建筑工程造价高效估价模型

本文主要探讨了BP神经网络在建筑工程估价中的应用，针对建设项目管理中前期工程估价的重要性，作者周萍和胡捡锋结合神经网络的原理以及工程造价估算的独特特性进行了深入研究。他们首先分析了工程造价构成，特别关注了建筑工程结构和主要分项工程特征对造价的影响。基于这些关键因素，他们确定了7个输入变量用于构建BP神经网络模型。 BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的多层前向传播神经网络，以其反向传播算法著称，能够处理非线性问题并进行复杂的数据映射。在这个模型中，通过收集了20个住宅工程估价的实际案例，其中18个用作训练样本，2个作为验证样本，来训练和测试神经网络的性能。结果显示，该模型的精度足以满足实际工程投资估算的需求，表明神经网络在工程造价估算方面具有显著的优势和广阔的应用前景。 论文强调了神经网络在工程造价估计中的高效性和准确性，因为它能够捕捉到数据之间的复杂关系，并在没有显式数学公式的情况下，自适应地学习和预测工程项目的成本。这种方法对于工程项目的决策制定、成本控制和项目管理具有重要意义，尤其是在快速变化的市场环境中，能够提供及时和精确的造价预测，有助于降低风险并提高效率。 BP神经网络通过其强大的学习能力和对工程造价中关键因素的敏感性，在建筑工程估价领域展现出了强大的实用性，为建设项目管理提供了有力的工具和技术支持。未来的研究可以进一步优化神经网络架构，提升模型的精度和鲁棒性，以更好地服务于工程项目造价的精确预测和管理。