数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用

提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了较好的计算结果,验证了该方法的预测准确性和收敛性,显示了该方法在电力工程造价预测和审查中的有效性。     

送电线路工程造价管理

送电线路工程由于影响工程造价的不确定因素多,造成工程造价控制的难度进一步加大。如何采取有效措施,使送电线路工程的造价控制更为有效,已是当务之急。     

搞好概算审查是有效控制政府投资工程造价的关键

本文从初步设计阶段项目概算审查工作的重要性、搞好政府投资项目概算审查工作的基本条件、基本方法以及提高审查工作质量和效率的措施等方面来论证主题:即搞好概算审查是有效控制政府投资工程造价的关键。     

基于RS-GP模型的边坡安全系数预测

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点.     

基于BP人工神经网络的非饱和黄土湿陷系数计算方法

在综合分析非饱和黄土湿陷系数影响因素的基础上,采用BP人工神经网络方法建立了湿陷系数的计算模型.用西安地区黄土的实测资料作为网络模型的学习训练样本和测试样本,对网络模型的计算结果与实测进行了对比.结果表明,用人工神经网络方法计算非饱和黄土湿陷系数,结果准确、可靠,更接近于实际,为湿陷系数的理论计算提供一种新方法.     

浅谈工程造价在房屋建筑设计的应用

工程造价是一个系统工程,包括投资估算、概算、预算、标底、报价、物资采办、合同价、结算、决算等环节的报批、审查、审计监督等各项工作.文章阐述如何在房屋建筑设计时的工程造价和现阶段我国房屋建筑的工程造价的现状和取得的进展等方面来介绍房屋建筑的工程造价.     

浅谈建筑工程造价的核算与分析

人工神经网络是一门新兴的学科,它是一种由大量结构异常简单的神经元组成的网络,人工神经网络是要设计出具有大脑的某些神经计算性质,利用它去解决实际问题。人们可以利用给定的样本,构造神经网络,拟合样本,在理论上它可以映射任意复杂的非线性关系。目前神经网络多用于计算机智能系统的软件、硬件、信息处理系统等,引人神经网络理论和方法,建立实用、简捷、高精度的工程造价估测模型。这将彻底改变目前的工程造价计算繁琐、滞后境况,使其能动地影响设计、优化设计,并发挥控制工程造价促进合理使用建设资金的作用。此模型适用于各种规模的工程建设,将有广泛的应用前景。     

高压输电线下空间工频电场的预测与研究

采用了等效电荷法计算330kV送电线路上的工频电场强度,并结合实际测量进行类比和分析,为送电线路的设计和建设提供了重要的依据。     

基于均匀试验人工神经网络的实用可靠性方法

根据均匀试验的设计提出了一种全新的可靠性计算方法,它有机地综合了人工智能网络.人工神经网络弃用有限单元法（FEM）而改用该方法,一个根本原因在于它能极大地减少计算量.首先,根据随机变量分布情况,通过均匀试验提取出有限样本,将它们看作是有限元法分析的输入参数.其次,基于有限元分析结果利用这些有限的训练样本构建最优的人工神经网络.利用最优人工神经网络的泛化能力,随机得到一个有效的响应值,然后计算出结构系统的可靠性指数.最后,这一计算方法还为进行可靠性分析提供新尝试,在对复杂系统进行实际试验时该方法表现得切实可行且有效.     

如何有效控制市政道路工程造价

为了解决上海郊区近几年市政道路工程快速建设过程中决算超预算、预算超概算、概算超估算的“三超”问题,简要分析了“三超”的原因,并提出了合理界定,有效控制工程造价的建议。强调了严格建设程序的必要性;阐述了如何做到以设计为重点进行全过程的造价控制和组织结构与经济技术的有机结合,以及以市场为中心对造价进行动态控制的理念。为有效控制市政道路工程造价做了简要的探析。     

BP神经网络在建筑工程估算中的应用分析

利用BP(back propagation)神经网络的基本原理建立工程估算模型,依赖专家经验获取待确定造价的工程特征,在对15个典型实际工程样本分析的基础上,利用EXCEL软件的宏命令编制BP神经网络模块,模拟从工程特征到工程造价的非线性映射关系,并将其运用于实际工程估算,精度达到建筑工程估算要求,为实际工程中对估算快速、准确的要求提供一种新方法.     

神经网络在单机掩蔽库工程质量

提出了运用神经网络方法评判单机掩蔽库的工程质量,构造了BP神经网络工程质量评判模型。该评定模型基于专家对各分项工程的评定结果,经过自行学习、联想、记忆和分类,较准确地评定了单机掩蔽库工程质量,评定结果具有较高的识别精度。     

山西省2012—2013年度输变电工程建设场地征用及清理费用专项分析

建设场地征用及清理费是输变电工程造价变更的主要因素之一。对2012年至2013年上半年完成工程结算的变电站及输电线路工程建设场地征用及清理费结算费用与批复概算费用进行了对比分析,确定了关键费用,并对其控制情况进行研究,提出了相关建议。     

建设项目工程造价控制分析

控制工程造价的关键在于项目实施之前的项目决策和设计阶段,项目决策是决定因素,而设计则是关键因素。业主对其管理应贯穿于工程建设的全过程,包括建设工程的项目决策阶段、项目设计阶段、项目实施阶段和竣工决算阶段。只有在项目建设的全过程,以设计阶段为重点、以市场为中心,通过技术与经济相结合的方法,实施动态、主动控制,合理确定投资...     

基于BP神经网络的工程造价估算模型研究

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.     

Back-Propagation Artificial Neural Networks for Water Supply Pipeline Model

IntroductionWater supply pipelines are the lifelines of a city.Their operation status will greatly influence socialdevelopment.Burst points in pipeline networksshould be found as soon as possible.　Due to their randomness,time variation,andperiodicity of urban water supply pipelines,it isvery difficult to locate burst points usingtraditional methods such as direct observing,sonardetecting,etc. The traditional methods cannotfind the burst point without frequent routinechecks.Sometimes,it is im…     

基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统

介绍了建设工程造价估算技术的发展及面临的问题,对神经网络在工程造价估算方面的应用成果进行了总结。提出了基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统的实现方式及工作模型．     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Petri网，建立了人工神经元状态转化的Petri网模型．在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化．仿真结果验证了该方法的可行性．     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

序批式活性污泥系统神经网络水质模型

介绍用神经网络建立过程软测量的模式,讨论了基于神经网络的非线性模型结构和一种BP改进算法,并对污水处理过程的出水水质软测量进行了研究.结果表明,神经网络法能够比较精确地建立起非线性过程的模型,且具有简明、灵活的特点.