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現(xiàn)代工程造價估算方法:基于智能融合的全生命周期造價估算方法

現(xiàn)代工程造價估算方法:基于智能融合的全生命周期造價估算方法

定 價:¥25.00

作 者: 景晨光,彭永忠 著
出版社: 中國鐵道出版社
叢編項:
標 簽: 建筑 建筑工程經(jīng)濟與管理

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ISBN: 9787113162009 出版時間: 2013-03-01 包裝: 平裝
開本: 32開 頁數(shù): 139 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《現(xiàn)代工程造價估算方法:基于智能融合的全生命周期造價估算方法》在全生命周期造價(WLC)和顯著性理論(CS)的基礎(chǔ)上,深入探討和尋找在不同情況下復雜系統(tǒng)的高精度估算和控制模型,以期提高造價估算和控制的水平,從根本上解決由于造價估算與控制方法的不當所引發(fā)的各種不良后果。課題以實際大量已完工程的工程量清單為研究對象,以高速公路造價計算為例,深入分析、研究了公路工程的特點,由粗糙集從客觀上提取工程特征,并確定同類工程;在傳統(tǒng)的粗糙集基礎(chǔ)上給出抗噪聲能力強的變精度粗糙集模型(VPRS),進一步深入挖掘類似工程。結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粗糙集機器學習估算,通過實例進行分析,證明粗糙集一神經(jīng)網(wǎng)和粗糙集機器學習估算方法是有效可行的。將智能計算領(lǐng)域中的兩種基本方法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合,建立智能融合計算的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)造價估算模型,通過仿真試驗驗證了其穩(wěn)定性和有效性,在深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上,建立徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,針對其結(jié)構(gòu)特點,應(yīng)用粒子群(PSO)智能優(yōu)化算法對其進行優(yōu)化,完成了基于智能融合計算的造價估算,通過仿真表明了該方法在全生命顯著性造價(WLCS)估算方法中的可行性。將混沌動力系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合,融合兩種智能算法的優(yōu)點,在已獲價值EVM的基礎(chǔ)上,利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對顯著性項目的ACWP(已完工程量實際造價)、BCWP(已完工程量預算造價)進行動態(tài)估算,以便在發(fā)生偏差之前進行準確度高的估算,分析原因,并給出控制措施。仿真實驗表明,該方法是有效、可行的。

作者簡介

  景晨光,中鐵第四勘察設(shè)計院集團有限公司,工程經(jīng)濟設(shè)計處,工程師;吉他手;碩士研究生,研究方向:工程經(jīng)濟與造價管理、非線性復雜系統(tǒng)的分析與建模、人工智能算法與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以及現(xiàn)代吉他演奏技術(shù)。彭永忠,中鐵第四勘察設(shè)計院集團有限公司,工程經(jīng)濟設(shè)計處總工程師,教授級高級工程師;英國皇家工料測量師;中國工程咨詢協(xié)會專家;武漢大學、中南大學導師,主要研究領(lǐng)域:工程經(jīng)濟。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 研究背景及研究意義
1.2 研究的主要內(nèi)容
1.3 擬解決的關(guān)鍵問題
1.4 創(chuàng)新之處
1.5 思路和結(jié)構(gòu)安排
第2章 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2.1 全生命周期造價(WLC)研究現(xiàn)狀
2.2 顯著性成本理論(CS)研究現(xiàn)狀
2.3 智能融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
第3章 全生命顯著性造價投資確定理論與方法
3.1 以全生命周期造價WLC理論為基礎(chǔ)
3.2 運用“顯著性成本CS”模型簡化投資確定和控制程序
第4章 粗糙集(RS)在WLCS中的研究與應(yīng)用
4.1 粗糙集理論(RS)基礎(chǔ)
4.2 基于RS的工程特征提取
4.3 RS在尋找同類工程中的研究與應(yīng)用
4.4 利用變精度粗糙集(VPRS)進一步深入挖掘類似工程
4.5 RS機器學習在WLCS方法中的估算應(yīng)用
4.6 粗集一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RS-NN)在WLCS估算方法中的研究與應(yīng)用
第5章 WLC遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成估算方法研究
5.1 遺傳算法
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的集成
5.3 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)造價估算模型的建立
5.4 實例與仿真
5.5 本章小結(jié)
第6章 基于PSO優(yōu)化算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)WLCS估算方法研究
6.1 粒子群(PSO)優(yōu)化算法
6.2 粒子群(PSO)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3 實例與仿真
6.4 本章小結(jié)
第7章 造價投資控制理論與方法研究
7.1 用已獲價值理論EVM監(jiān)控項目進度
7.2 基于混沌一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和CS理論的ACWP、BCWP估算研究
7.3 已完工程CSls的GM(1,1)模型預測ACWP、BCWP
第8章 結(jié)論及展望
8.1 結(jié)論
8.2 展望
參考文獻

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