【摘 要】
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为在规划设计初期准确快速地预测住宅工程造价,在分析既往相关方法优劣的基础上,选取支持向量机(SVM)构建住宅工程造价预测模型。使用改进的K均值聚类对样本进行异常值筛除后
【机 构】
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烟台大学土木工程学院,广东海龙建筑科技有限公司,烟台天海房地产开发有限公司
【基金项目】
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2020年山东省住房城乡建设科技计划项目(2020-K6-5)
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为在规划设计初期准确快速地预测住宅工程造价,在分析既往相关方法优劣的基础上,选取支持向量机(SVM)构建住宅工程造价预测模型。使用改进的K均值聚类对样本进行异常值筛除后,分别利用原始特征指标和经偏最小二乘回归(PLSR)降维后的综合指标,建立SVM模型,对单方造价、分部分项工程费等进行预测。对比预测结果发现:利用原始指标构建的SVM模型较为合理,预测精度与鲁棒性均更优,单方造价的SSE,MSE,R2和极差值能达到0.0309,0.0018,0.9284和0.1102的较优水平;同时,分部分项工程费的可预测
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