基于Stacking融合的工程造价预测组合模型

为了快速准确地进行工程造价预测，本文收集高层住宅工程造价历史数据，利用相关性系数法对定量指标进行约简，运用Python构建了以随机森林、XGBoost和岭回归作为初级学习器，岭回归作为元学习器的Stacking集成学习的融合模型。结果表明：基于Stacking融合模型预测精度较高，结果稳定，平均绝对误差在5%以内，有助于项目建设前期的造价预测。