新型粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡算法在水電工程投資估算中的應用研究.pdf

1、水電工程建設項目協(xié)作部門多、工期長、受外界因素影響大等特點是水電工程投資大，資金利用率不高的重要原因。投資估算是對建設項目的投資額進行初步估計，估算結果直接關系到項目的立項與實施，對整個投資計劃起指導作用,可直接影響該項目的投資決策。因此有必要從水電工程項目立項開始就對項目的投資進行科學的分析，為后續(xù)建設管理與決策提供科學合理的依據(jù)。工程投資估算是項目前期工作的首要任務。在項目前期決策階段，由于缺乏目標工程的詳細資料，很難較為準確的估算

2、項目的投資額度，因此針對工程項目立項建議書階段和初步可行性研究階段的估算新方法研究具有十分重要的意義。
　　本文將粒子群組合尋優(yōu)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論相結合應用于水電工程投資估算。首先建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，再利用粒子群理論對模型的權值進行優(yōu)選，利用優(yōu)選的神經(jīng)元輸入權值對網(wǎng)絡進行訓練，最后再利用訓練好的模型對已建工程投資額進行仿真預測，通過對比預測值與實際值，同時對比標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡與粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡的預測數(shù)據(jù)，驗證所建模型預測方法的精度、穩(wěn)

3、定性與泛化能力。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　1.對建設工程投資估算方法的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行評述，特別是基于神經(jīng)網(wǎng)絡理論的估算模型的有關研究進行綜述。
　　2.對本文所使用的兩種算法理論進行概述，簡述其優(yōu)缺點及改進。并對算法的結合進行了科學的闡述與分析。
　　3.水電工程樣本的優(yōu)選原則及方法，在確定了模型訓練與測試樣本的基礎上對樣本進行了規(guī)范化及歸一化處理，并建立了模型的基本結構。
　　4.運用粒子群組合尋優(yōu)理論