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  本文關(guān)鍵詞：基于SVR的建筑工程質(zhì)量成本預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工程大學》 2012年

基于SVR的建筑工程質(zhì)量成本預測研究

史喬波  

【摘要】：建筑工程質(zhì)量成本預測作為工程項目質(zhì)量成本管理六大環(huán)節(jié)之一,是其他環(huán)節(jié)有效實施的基礎(chǔ)；其還是質(zhì)量成本管理者進行決策方案選擇的依據(jù)�？焖贉蚀_的對建筑工程質(zhì)量成本進行預測,對于工程項目質(zhì)量成本管理實踐具有重大意義。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及研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,針對建筑工程質(zhì)量成本預測現(xiàn)存的一些問題,結(jié)合未確知測度、支持向量機理論,提出適用于現(xiàn)階段建筑工程質(zhì)量成本預測的新模型。 首先,鑒于傳統(tǒng)預測方法的不足,結(jié)合支持向量機的特征和優(yōu)點,深入分析了支持向量機的學習規(guī)則和訓練過程。支持向量機可以解決小樣本數(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測精度低等缺點。 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)量成本預測指標體系,并提出了基于支持向量回歸機的建筑工程質(zhì)量成本預測模型�？紤]到支持向量回歸機模型在參數(shù)和核函數(shù)選擇上尚沒有統(tǒng)一的理論原則,分別將交叉驗證、粒子群及遺傳三種參數(shù)優(yōu)化方法及四種核函數(shù)加入支持向量回歸機模型中,通過結(jié)果的對比分析,得出適合建筑工程質(zhì)量成本預測的最佳支持向量回歸機模型。 最后,探討了支持向量回歸模型在MATLAB軟件中的實現(xiàn)過程,并將模型應(yīng)用到實例中,證明了其模型具有可行性及較高的準確率。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F426.92;F406.7;F224
【目錄】：

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