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基于 PCA-ANN 的水利工程标高金预测模型

作者:石林林水利工程标高金主成分bp神经网络

摘要:在水利工程投标竞争中,施工企业投标报价的合理性是赢得该项目的重要前提,而标高金的准确性直接影响投标报价的合理性。采用基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了标高金预测模型。利用主成分分析( PCA)方法,对标高金的影响因素进行降维,在保留原始数据信息的条件下,通过消除样本数据间相关性、减少模型输入变量的数目,简化网络结。利用 BP 神经网络( ANN)寻找数据的内在联系和规律,客观而较为准确地预测出标高金。根据该模型,以某承包商历年来水利工程投标报价的原始数据为基础,对标高金进行了预测,结果表明模型预测结果满足实际需要。

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水利经济

《水利经济》(CN:32-1165/F)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利经济》是全国惟一的从事水利经济研究的专业性学术期刊。主要读者对象为从事水利经济工作有关的管理人员、科研人员、工程技术人员及大专院校师生。

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