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    3. 現(xiàn)代工程造價(jià)估算方法-基于智能整合的全生命周期造價(jià)估算方法 ..

      • 所屬分類:
        全國(guó)建筑施..
      • 作者:
      • 出版社:
      • ISBN:711316200
      • 出版日期:
      • 原價(jià):
        ¥25.00元
        現(xiàn)價(jià):¥0.00元
      • 本書(shū)信息由合作網(wǎng)站提供,請(qǐng)前往以下網(wǎng)站購(gòu)買:

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      圖書(shū)簡(jiǎn)介

      品牌:中國(guó)鐵道出版社
      詳情

      基本信息

      書(shū)名:現(xiàn)代工程造價(jià)估算方法-基于智能整合的全生命周期造價(jià)估算方法

      原價(jià):25.00元

      售價(jià):20.0元,便宜5.0元,折扣80

      作者:景晨光

      出版社:中國(guó)鐵道出版社

      出版日期:2013-03-01

      ISBN:9787113162009

      字?jǐn)?shù):

      頁(yè)碼:139

      版次:1

      裝幀:平裝

      開(kāi)本:32

      商品重量:0.159kg

      編輯推薦


      《現(xiàn)代工程造價(jià)估算方法:基于智能融合的全生命周期造價(jià)估算方法》由中國(guó)鐵道出版社出版。

      內(nèi)容提要


      《現(xiàn)代工程造價(jià)估算方法:基于智能融合的全生命周期造價(jià)估算方法》在全生命周期造價(jià)(WLC)和顯著性理論(CS)的基礎(chǔ)上,深入探討和尋找在不同情況下復(fù)雜系統(tǒng)的高精度估算和控制模型,以期提高造價(jià)估算和控制的水平,從根本上解決由于造價(jià)估算與控制方法的不當(dāng)所引發(fā)的各種不良后果。

      目錄


      第1章緒論
      1.1研究背景及研究意義
      1.2研究的主要內(nèi)容
      1.3擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題
      1.4創(chuàng)新之處
      1.5思路和結(jié)構(gòu)安排
      第2章國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
      2.1全生命周期造價(jià)(wLC)研究現(xiàn)狀
      2.2顯著性成本理論(CS)研究現(xiàn)狀
      2.3智能融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
      第3章全生命顯著性造價(jià)投資確定理論與方法
      3.1以全生命周期造價(jià)WLC理論為基礎(chǔ)
      3.2運(yùn)用“顯著性成本Cs”模型簡(jiǎn)化投資確定和控制程序
      第4章粗糙集(RS)在WLCS中的研究與應(yīng)用
      4.1粗糙集理論(RS)基礎(chǔ)
      4.2基于RS的工程特征提取
      4.3RS在尋找同類工程中的研究與應(yīng)用
      4.4利用變精度粗糙集(VPRS)進(jìn)一步深入挖掘類似工程
      4.5RS機(jī)器學(xué)習(xí)在WLCs方法中的估算應(yīng)用
      4.6粗集一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RS—NN)在WLCS估算方法中的研究與應(yīng)用
      第5章WLC遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成估算方法研究
      5.1遺傳算法
      5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的集成
      5.3遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)造價(jià)估算模型的建立
      5.4實(shí)例與仿真
      5.5本章小結(jié)
      第6章基于PSO優(yōu)化算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)WI.cS估算
      方法研究
      6.1粒子群(PSO)優(yōu)化算法
      6.2粒子群(PSO)優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      6.3實(shí)例與仿真
      6.4本章小結(jié)
      第7章造價(jià)投資控制理論與方法研究
      7.1用已獲價(jià)值理論EVM監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度
      7.2基于混沌一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和CS理論的ACwP、BCwP估算研究
      7.3已完工程CSIs的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)ACWP、BCWP
      第8章結(jié)論及展望
      8.1結(jié)論
      8.2展望
      參考文獻(xiàn)

      作者介紹


      景晨光,中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,工程經(jīng)濟(jì)設(shè)計(jì)處,工程師;吉他手;碩士研究生,研究方向:工程經(jīng)濟(jì)與造價(jià)管理、非線性復(fù)雜系統(tǒng)的分析與建模、人工智能算法與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以及現(xiàn)代吉他演奏技術(shù)。
      彭永忠,中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,工程經(jīng)濟(jì)設(shè)計(jì)處總工程師,教授級(jí)高級(jí)工程師;英國(guó)皇家工料測(cè)量師;中國(guó)工程咨詢協(xié)會(huì)專家;武漢大學(xué)、中南大學(xué)導(dǎo)師,主要研究領(lǐng)域:工程經(jīng)濟(jì)。

      文摘


      版權(quán)頁(yè):



      插圖:



      第4章粗糙集(RS)在WLOS
      中的研究與應(yīng)用
      全生命周期造價(jià)管理模式實(shí)行后使得整個(gè)系統(tǒng)變得更為復(fù)雜,需要處理的信息迅速增加,激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的工程信息,人們希望能夠更好地利用這些數(shù)據(jù)以便對(duì)其進(jìn)行更高層次的分析。面對(duì)大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)分析和處理信息的方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要。迫切地需要一種智能地、自動(dòng)地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用信息的技術(shù)和工具,提取隱含在其中的未知的并具潛在可用的模式的過(guò)程,進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘,以全面地分析各種因素之間隱藏的內(nèi)在聯(lián)系,這對(duì)于全生命周期造價(jià)與控制的具體實(shí)施有著重要的意義。粗糙集理論是一種新的軟計(jì)算數(shù)學(xué)工具,利用它可以從數(shù)據(jù)中獲取有用的知識(shí)。由于其思想新穎、方法獨(dú)特,該理論已成為一種重要的智能信息處理技術(shù),在智能信息處理的諸多領(lǐng)域,如決策分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等,獲得了廣泛的應(yīng)用。粗糙集理論和方法是處理不確定性復(fù)雜信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)的有效方法,它的主要優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需提供問(wèn)題所需處理的數(shù)據(jù)以外的任何先驗(yàn)信息,擬將該方法首次引入工程造價(jià)信息數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),進(jìn)行深入的復(fù)雜系統(tǒng)信息挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)方法研究,以達(dá)到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和有效控制擬建工程造價(jià)的目的及其他處理不確定性問(wèn)題的非線性理論和方法形成強(qiáng)有力的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)性,以形成完整的、擬合度和準(zhǔn)確性強(qiáng)的工程造價(jià)數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)方法體系。本書(shū)擬用粗糙集理論在全生命顯著性造價(jià)過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息,刪除冗余數(shù)據(jù),客觀地確定工程特征,尋找類似工程,利用變精度粗糙集進(jìn)一步深層次地挖掘類似工程,計(jì)算顯著性項(xiàng)目及顯著性因子,建立粗糙集機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型,實(shí)驗(yàn)證明了其可行性。建立粗糙集一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)估算性能進(jìn)行分析,基于粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的造價(jià)估算方法充分發(fā)揮了這兩種技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)粗糙集方法對(duì)樣本特征參數(shù)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),優(yōu)化組合屬性指標(biāo),使ANN的訓(xùn)練學(xué)習(xí)速度加快。試驗(yàn)結(jié)果表明:該方法可以有效提高造價(jià)投資估算的精度和效率。

      序言


      暫時(shí)沒(méi)有內(nèi)容


      目錄

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