基于GA-BP的水利工程项目造价预测研究.pdf

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第30卷第6期水利科技与经济Vol.30No.6

2024年6月WaterConservancyScienceandTechnologyandEconomyJune,2024

doi:10.3969/j.issn.1006-7175.2024.06.021

基于GA-BP的水利工程项目造价预测研究

余桂兰

(贵州新中水工程有限公司,贵阳550081)

[摘要]为了实现对水利工程项目投资的准确预测,研究提出基于遗传算法反向传播神经

网络模型的成本预算方法,并以洪家渡水电站为例进行成本预测。结果显示,遗传算法反向

传播神经网络模型的相对误差基本均不超过2%,而反向传播神经网络的相对误差基本均为

3%以上。在对洪家渡水电站建设成本的预测中,反向传播神经网络和遗传算法反向传播神

经网络模型的相对误差分别为8.74%和1.01%。研究表明,遗传算法反向传播神经网络模

型能够实现水利工程项目建设成本的准确预测。

[关键词]工程造价;成本预测;水利工程;BP神经网络;GA

[中图分类号]F4[文献标识码]A[文章编号]1006-7175(2024)06-0095-05

根据水利工程特点,利用主成分分析法(Principal

0引言

ComponentAnalysis,PCA)建立水利工程造价预

水利工程建设周期一般较长,往往需要数

测指标体系,并提出基于遗传算法(Geneticalgo-

年,甚至数十年。同时,水利工程在建设过程还

该用户很懒，什么也没介绍

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