導(dǎo)語(yǔ)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型分析一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:文章提出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于工程造價(jià)的預(yù)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)指標(biāo)的選取，確定了樣本數(shù)據(jù)；再將采集的數(shù)據(jù)傳入到MATLAB平臺(tái)打造的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；首先驗(yàn)證了該模型的可行性，再將其余的樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型中，進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的結(jié)果是實(shí)際值與預(yù)測(cè)值誤差相差很小，實(shí)現(xiàn)了仿真實(shí)驗(yàn)的目的，證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性。

關(guān)鍵詞：工程造價(jià)；預(yù)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模型分析

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提高，建筑行業(yè)也得到了快速的發(fā)展，對(duì)于建筑的投資異常的火熱，隨之而來(lái)的就是投資的失控化，合理的投資決策變得有尤為重要。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，工程造價(jià)的估算制約著投資決策的準(zhǔn)確性，傳統(tǒng)的工程造價(jià)估算方法已經(jīng)滿足不了發(fā)展需要。在這樣的需求背景下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有高度非線性和非局限性的特點(diǎn)，被應(yīng)用在工程造價(jià)領(lǐng)域，而其中使用比較廣泛的既是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，本文將對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)進(jìn)行分析研究，探究其工程造價(jià)的精度如何。

1相關(guān)概念介紹

1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛的模型，是普通的單隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將收集到的樣本數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)輸入層，在經(jīng)過(guò)隱含層后通過(guò)輸出層后得出結(jié)果，結(jié)果可能出現(xiàn)兩種情況，即期望值與結(jié)果相符，則信號(hào)流動(dòng)結(jié)束。若結(jié)果與期望值有差異，網(wǎng)絡(luò)信號(hào)將進(jìn)行反向傳播，沿著同樣的路徑發(fā)射回去，在信號(hào)傳遞期間，采用梯度下降法，通過(guò)對(duì)權(quán)值閾值的修改。使之誤差趨于平方和最小值[1]。

1.2工程造價(jià)預(yù)測(cè)

工程造價(jià)預(yù)測(cè)是指對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行造價(jià)的預(yù)測(cè)，發(fā)生在項(xiàng)目建設(shè)前期，通過(guò)計(jì)算來(lái)預(yù)測(cè)項(xiàng)目的建設(shè)費(fèi)用，特點(diǎn)是快速同時(shí)對(duì)于準(zhǔn)確度要求極高。

2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)

2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理及特點(diǎn)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包含接收外界信息單元的輸入層，中層信息處于與交換的隱層，以及最后神經(jīng)元輸出的輸出層，它的工作過(guò)程是，神經(jīng)元信息通過(guò)輸入層，在經(jīng)過(guò)中間層后傳至輸出層，如果得到的結(jié)果與期望相符，正向?qū)W習(xí)過(guò)程結(jié)束，如果相差較大，將進(jìn)行反向的神經(jīng)元信息的傳輸，直至誤差在閾值范圍內(nèi)，程序結(jié)束運(yùn)輸。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是具有非線性映射能力，泛化能力和容錯(cuò)性，這些特點(diǎn)都將為后期工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型提供技術(shù)支持。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)合理性

項(xiàng)目施工建設(shè)過(guò)程中涉及到的實(shí)際問(wèn)題和突發(fā)問(wèn)題，導(dǎo)致對(duì)于工程造價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)有很大的難度，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其自身的技術(shù)特點(diǎn)決定了，它可以為項(xiàng)目進(jìn)行快速精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，為投資人提供決策服務(wù)，同時(shí)可以避免傳統(tǒng)算法精度較差和時(shí)間花費(fèi)較長(zhǎng)的問(wèn)題，避免因這些問(wèn)題錯(cuò)過(guò)了決策時(shí)間。

2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法缺點(diǎn)

對(duì)于隱含層的數(shù)目和神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量無(wú)法把握，缺乏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的理論依據(jù)；當(dāng)誤差較大時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為了較小誤差就會(huì)進(jìn)行反復(fù)的訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)，但訓(xùn)練到一定程度后，誤差減少的程度就會(huì)減低，想要達(dá)到理想誤差，那么迭代數(shù)就會(huì)增加；如果BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂到局部極小值時(shí)，可能預(yù)測(cè)的精度就會(huì)降低[2]。

3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

3.1工程造價(jià)預(yù)測(cè)指標(biāo)的選取

此研究的數(shù)據(jù)信息是根據(jù)某建筑工程的實(shí)際建設(shè)情況展開的，對(duì)影響工程造價(jià)的主要因素進(jìn)行了表格整理，某些因素可能會(huì)產(chǎn)生重合現(xiàn)象，因素對(duì)于工程造價(jià)的影響程度也是不同的，工程造價(jià)影響因素進(jìn)行分類和內(nèi)涵界定如表1所示。通過(guò)對(duì)概念的分類和整合，提取出17個(gè)影響工程造價(jià)的因素作為控制對(duì)象進(jìn)行研究，每個(gè)因素都進(jìn)行內(nèi)涵的界定，選取的指標(biāo)在工程造價(jià)領(lǐng)域均有參照標(biāo)準(zhǔn)，所選取指標(biāo)也是行業(yè)能認(rèn)可的參考對(duì)象。做完指標(biāo)內(nèi)涵界定后，仍需進(jìn)行指標(biāo)量化工作，將各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)設(shè)定成具體值，便于后期研究的進(jìn)行[3]。

3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型解析

首先本文研究的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型是依靠MATLAB平臺(tái)打造的，編寫的模型也是來(lái)源于MATLAB平臺(tái)中的工具箱模塊。操作流程是利用該平臺(tái)的工具箱來(lái)完成網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練工作。在進(jìn)行模型構(gòu)建時(shí)，已經(jīng)選取了研究指標(biāo)，并進(jìn)行內(nèi)涵的界定和量化工作打下了工程造價(jià)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。其次，就是采集研究對(duì)象產(chǎn)生的數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理分析，為了驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文將選取30個(gè)項(xiàng)目作為研究對(duì)象，得到的數(shù)據(jù)與項(xiàng)目對(duì)象分離，輸入到MATLAB平臺(tái)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中，從而實(shí)現(xiàn)模型的構(gòu)建。最后將預(yù)測(cè)的樣本輸入到本文研究的預(yù)測(cè)模型之中，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證結(jié)果的精度，根據(jù)得到的精度情況在進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的可行性評(píng)估，流程如圖2所示。

4模型仿真分析

4.1樣本的選取

上文提到本文將選取29個(gè)工程項(xiàng)目作為試驗(yàn)的樣本，為了避免因地質(zhì)因素影響研究結(jié)果，特選取同一地點(diǎn)的項(xiàng)目，得到的數(shù)據(jù)也更具有代表性。在對(duì)研究樣本選擇時(shí)，明確了建筑面積范圍，并且均是毛坯房，最后從中選取26個(gè)項(xiàng)目作為樣本，其中21個(gè)作為訓(xùn)練，其余5個(gè)作為研究樣本來(lái)進(jìn)行仿真分析。

4.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

首先，利用MATLAB平臺(tái)中的工具箱設(shè)計(jì)一套BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其次將選中的21個(gè)項(xiàng)目作為訓(xùn)練樣本，輸入到新構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型的訓(xùn)練，目的是為了構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)訓(xùn)練的效果分析，得出實(shí)際工程造價(jià)數(shù)值與預(yù)測(cè)的數(shù)值差異不大，說(shuō)明本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練效果很好，可以作為工程造價(jià)預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行研究使用。

4.3利用新構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行工程造價(jià)的預(yù)測(cè)

對(duì)于構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，已經(jīng)驗(yàn)證了擬合效果良好可以作為工程造價(jià)的預(yù)測(cè)模型，下面將剩余的5個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)樣本，進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)。首先我們將剩余的5個(gè)項(xiàng)目樣本為編號(hào)設(shè)置1，2，3，4，5。將5個(gè)樣本輸入到新構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中，進(jìn)行工程造價(jià)的預(yù)測(cè)。隨后以圖像的形式展示預(yù)測(cè)的效果，從圖中可以看出預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)與5個(gè)項(xiàng)目實(shí)際的造價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)比，對(duì)比發(fā)現(xiàn)兩相誤差很小[4]。

4.4BP評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的效果

4.4.1誤差分析對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，最直觀的判斷依據(jù)既是誤差大小。為了保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性。本文將對(duì)5個(gè)項(xiàng)目樣本的實(shí)際工程造價(jià)值與預(yù)測(cè)造價(jià)值進(jìn)行絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差的分析。絕對(duì)誤差如表2所示。從表2中看出誤差最大的是266元/m2誤差可以接受，最小誤差為-65元/m2可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果很精準(zhǔn)。相對(duì)誤差如表3所示。如表3所示，對(duì)于相對(duì)誤差來(lái)說(shuō)，誤差相差最大值小于10%，依據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，將相對(duì)誤差控制在10%以內(nèi)，該預(yù)測(cè)結(jié)果即為有效，因此無(wú)論是絕對(duì)誤差還是相對(duì)誤差的表現(xiàn)都很好，都能驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性。4.4.2測(cè)試結(jié)果穩(wěn)定性分析測(cè)試結(jié)果的穩(wěn)定與否也將決定預(yù)測(cè)的效果。為了充分驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果，本文將進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定的研究，利用上文中的相對(duì)誤差表可以得出數(shù)值最大的誤差為9.17%，最小的相差4.96%，浮動(dòng)比例不大相對(duì)穩(wěn)定，可以得出穩(wěn)定性良好[5]。

4.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)速度分析

基于MATLAB平臺(tái)進(jìn)行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)，利用系統(tǒng)中的編程進(jìn)行測(cè)算，除了精度能夠保證外，預(yù)測(cè)的速度相對(duì)于傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方式和方法都具有絕對(duì)的速度優(yōu)勢(shì)，可以完美的實(shí)現(xiàn)投資人對(duì)于工程造價(jià)的需求，進(jìn)而為投資人的決策提供支持。

4.6對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型影響因素分析

經(jīng)過(guò)仿真分析，已經(jīng)驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的有效性和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性，我們將深入的分析對(duì)于模型結(jié)果產(chǎn)生的影響因素有哪些。本文將著重的分析樣本個(gè)數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。首先將樣本個(gè)數(shù)增加至30個(gè)時(shí)，會(huì)對(duì)測(cè)試結(jié)果產(chǎn)生怎樣的影響呢？通過(guò)實(shí)驗(yàn)得出測(cè)試的誤差相比較之前的21個(gè)樣本數(shù)時(shí)誤差更大，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)在小樣本數(shù)據(jù)上具有準(zhǔn)確性，相比于其他的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方式更具有優(yōu)勢(shì)，個(gè)數(shù)多時(shí)，誤差較大不宜使用。即使是小樣本數(shù)據(jù)也要保證基本的樣本數(shù)，才能使結(jié)果更準(zhǔn)確更具說(shuō)服力。

5結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程造價(jià)預(yù)測(cè)的研究，驗(yàn)證了構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的有效性，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行樣本的仿真實(shí)驗(yàn)，得到了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于工程造價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和快速性，實(shí)現(xiàn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)可行性的目的，但是該模型的測(cè)試范圍還是有限的，在進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度和速度的同時(shí)，可以將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)應(yīng)用的更廣泛，使之能夠?yàn)楦餍懈鳂I(yè)服務(wù)。

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作者：郭秀秀 單位：陜西省建筑職工大學(xué)