基于SVR的建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)研究.pdf

1、建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)作為工程項(xiàng)目質(zhì)量成本管理六大環(huán)節(jié)之一，是其他環(huán)節(jié)有效實(shí)施的基礎(chǔ)；其還是質(zhì)量成本管理者進(jìn)行決策方案選擇的依據(jù)?？焖贉?zhǔn)確的對(duì)建筑工程質(zhì)量成本進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)于工程項(xiàng)目質(zhì)量成本管理實(shí)踐具有重大意義。本文在深入分析建筑施工企業(yè)質(zhì)量成本管理的理論知識(shí)及研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對(duì)建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)現(xiàn)存的一些問題，結(jié)合未確知測(cè)度、支持向量機(jī)理論，提出適用于現(xiàn)階段建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)的新模型。
　　 首先，鑒于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的不足，

2、結(jié)合支持向量機(jī)的特征和優(yōu)點(diǎn)，深入分析了支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)規(guī)則和訓(xùn)練過程。支持向量機(jī)可以解決小樣本數(shù)據(jù)下的全局最優(yōu)解問題，而且巧妙的解決了維數(shù)問題，其算法復(fù)雜度和樣本維數(shù)無關(guān)；克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法隱含層難以確定，容易陷入局部極值以及預(yù)測(cè)精度低等缺點(diǎn)。
　　 其次，結(jié)合影響建筑工程質(zhì)量成本的內(nèi)在及外在因素，建立了較為合理的建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)指標(biāo)體系，并提出了基于支持向量回歸機(jī)的建筑工程質(zhì)量成本預(yù)測(cè)模型?？紤]到支持向量回歸機(jī)模型在參