基于GA-WNN的钢结构住宅造价预测研究
随着国民经济发展和人口城市化进程加快,我国住宅建设持续空前发展。但是这些巨大建设就的取得是以高能耗、高污染为代价。与此同时,我国钢产量大幅增长,为建筑用钢提供了足够的原材料准备,一种新型的居住建筑体系——钢结构住宅开始在我国得到越来越广泛的重视与开发研究。钢结构住宅具有工业化程度高,现场湿作业少,可再生利用,污染少,抗震性能好,自重轻,施工周期短,综合造价低的优点,钢结构住宅符合我国住宅产业化的发展趋势。
钢结构住宅在我国的发展尚处于起步阶段。对于钢结构住宅相关理论的研究具有重要意义。本文针对钢结构住宅的造价预测进行了研究,主要内容包括:
首先,分析该课题的研究背景和研究意义,总结了钢结构住宅的国内外发展现状和工程造价预测的国内外研究现状。
然后,对钢结构住宅进行了技术性和经济性分析,总结了钢结构住宅的诸多优势,为钢结构住宅在我国的推行和发展提供了有利依据。
再次,采用文献回顾法,对学者们研究工程成本预测中的指标进行回顾分析,选择了文献中出现次数较多的指标并结合钢结构住宅的特性选择了钢结构住宅造价预测指标,并按照分部分项顺序,将选择的10个指标归并为5个综合指标,作为神经网络的输入,建立了工程成本预测指标体系。
最后,运用遗传算法优化了小波神经网络的权值,结合已经选择的预测指标,建立了基于GA-WNN的钢结构住宅造价预测模型并对工程样本进行预测。
钢结构住宅;造价预测;遗传算法;小波神经网络;抗震性能
河北工程大学
硕士
管理科学与工程
王飞
2012
中文
TU715
77
2012-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）