现代工程造价估算方法-基于智能整合的全生命周期造价估算方法 ..

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品牌:中国铁道出版社
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基本信息

书名:现代工程造价估算方法-基于智能整合的全生命周期造价估算方法

原价:25.00元

售价:20.0元,便宜5.0元,折扣80

作者:景晨光

出版社:中国铁道出版社

出版日期:2013-03-01

ISBN:9787113162009

字数:

页码:139

版次:1

装帧:平装

开本:32

商品重量:0.159kg

编辑推荐


《现代工程造价估算方法:基于智能融合的全生命周期造价估算方法》由中国铁道出版社出版。

内容提要


《现代工程造价估算方法:基于智能融合的全生命周期造价估算方法》在全生命周期造价(WLC)和显著性理论(CS)的基础上,深入探讨和寻找在不同情况下复杂系统的高精度估算和控制模型,以期提高造价估算和控制的水平,从根本上解决由于造价估算与控制方法的不当所引发的各种不良后果。

目录


第1章绪论
1.1研究背景及研究意义
1.2研究的主要内容
1.3拟解决的关键问题
1.4创新之处
1.5思路和结构安排
第2章国内外研究现状
2.1全生命周期造价(wLC)研究现状
2.2显著性成本理论(CS)研究现状
2.3智能融合技术研究现状
第3章全生命显著性造价投资确定理论与方法
3.1以全生命周期造价WLC理论为基础
3.2运用“显著性成本Cs”模型简化投资确定和控制程序
第4章粗糙集(RS)在WLCS中的研究与应用
4.1粗糙集理论(RS)基础
4.2基于RS的工程特征提取
4.3RS在寻找同类工程中的研究与应用
4.4利用变精度粗糙集(VPRS)进一步深入挖掘类似工程
4.5RS机器学习在WLCs方法中的估算应用
4.6粗集一神经网络(RS—NN)在WLCS估算方法中的研究与应用
第5章WLC遗传神经网络集成估算方法研究
5.1遗传算法
5.2神经网络与遗传算法的集成
5.3遗传神经网络造价估算模型的建立
5.4实例与仿真
5.5本章小结
第6章基于PSO优化算法的RBF神经网络WI.cS估算
方法研究
6.1粒子群(PSO)优化算法
6.2粒子群(PSO)优化RBF神经网络
6.3实例与仿真
6.4本章小结
第7章造价投资控制理论与方法研究
7.1用已获价值理论EVM监控项目进度
7.2基于混沌一神经网络理论和CS理论的ACwP、BCwP估算研究
7.3已完工程CSIs的GM(1,1)模型预测ACWP、BCWP
第8章结论及展望
8.1结论
8.2展望
参考文献

作者介绍


景晨光,中铁第四勘察设计院集团有限公司,工程经济设计处,工程师;吉他手;硕士研究生,研究方向:工程经济与造价管理、非线性复杂系统的分析与建模、人工智能算法与数据挖掘技术,以及现代吉他演奏技术。
彭永忠,中铁第四勘察设计院集团有限公司,工程经济设计处总工程师,教授级高级工程师;英国皇家工料测量师;中国工程咨询协会专家;武汉大学、中南大学导师,主要研究领域:工程经济。

文摘


版权页:



插图:



第4章粗糙集(RS)在WLOS
中的研究与应用
全生命周期造价管理模式实行后使得整个系统变得更为复杂,需要处理的信息迅速增加,激增的数据背后隐藏着许多重要的工程信息,人们希望能够更好地利用这些数据以便对其进行更高层次的分析。面对大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据,传统分析和处理信息的方式已经远远不能满足实际的需要。迫切地需要一种智能地、自动地把数据转换成有用信息的技术和工具,提取隐含在其中的未知的并具潜在可用的模式的过程,进行深层次的数据挖掘,以全面地分析各种因素之间隐藏的内在联系,这对于全生命周期造价与控制的具体实施有着重要的意义。粗糙集理论是一种新的软计算数学工具,利用它可以从数据中获取有用的知识。由于其思想新颖、方法独特,该理论已成为一种重要的智能信息处理技术,在智能信息处理的诸多领域,如决策分析、机器学习、数据挖掘、模式识别等,获得了广泛的应用。粗糙集理论和方法是处理不确定性复杂信息数据系统的有效方法,它的主要优点是无需提供问题所需处理的数据以外的任何先验信息,拟将该方法首次引入工程造价信息数据处理系统,进行深入的复杂系统信息挖掘和知识发现技术方法研究,以达到准确预测和有效控制拟建工程造价的目的及其他处理不确定性问题的非线性理论和方法形成强有力的优势互补性,以形成完整的、拟合度和准确性强的工程造价数据挖掘预测方法体系。本书拟用粗糙集理论在全生命显著性造价过程中进行数据挖掘,从大量的数据中提取出有用的信息,删除冗余数据,客观地确定工程特征,寻找类似工程,利用变精度粗糙集进一步深层次地挖掘类似工程,计算显著性项目及显著性因子,建立粗糙集机器学习预测模型,实验证明了其可行性。建立粗糙集一神经网络模型,并对估算性能进行分析,基于粗糙集理论和神经网络的造价估算方法充分发挥了这两种技术的优点,通过粗糙集方法对样本特征参数进行属性约简,优化组合属性指标,使ANN的训练学习速度加快。试验结果表明:该方法可以有效提高造价投资估算的精度和效率。

序言


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目录

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