[1]陈灿.粒子群神经网络算法在水电工程投资估算中的应用[J].大众科技,2014,16(10):35-37.
　Application of particle swarm neural network algorithmto estimate the investment in hydropower projects[J].Popular Science & Technology,2014,16(10):35-37.
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粒子群神经网络算法在水电工程投资估算中的应用()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第16卷
期数:
2014年10期
页码:
35-37
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2014-12-30

文章信息/Info

Title:
Application of particle swarm neural network algorithmto estimate the investment in hydropower projects
文章编号:
1008-1151(2014)10-0035-03
作者:
陈灿
桂林电子科技大学商学院，广西 桂林 541004
关键词:
粒子群; BP 神经网络; 水电工程; 投资估算
Keywords:
Particle swarm;  BP neural network;  hydropower project;  investment estimation
分类号:
TB11
文献标志码:
A
摘要:
文章基于粒子群BP 神经网络，同时结合水利水电工程等级划分标准建立大型水电工程投资估算模型。并利用MATLAB 软件实现了模型的训练与测试。最后对已建水电工程进行了预测。结果表明模型改进了现有水电工程投资估算方法，在水电工程投资估算中具有较高的精度与泛化能力。
Abstract:
This article is based on particle swarm the BP neural network, at the same time, combined with water resources andhydropower engineering hierarchy standard large-scale hydropower project investment estimation model is established and usingMATLAB software to realize the training and test of the model. Finally, the existing hydropower project is forecasted. Results show thatthe model improves the existing hydropower project investment estimation methods; in the hydropower project investment estimationhas higher precision and generalization ability.

参考文献/References:

[1] GB/SL252-2000.水利水电工程等级划分及洪水标准[S].北京:中国水利水电出版社,2000.[2] 赵欣.基于BP 神经网络的地铁土建工程造价估算方法研究[D].北京:北京交通大学,2007.[3] Kan Phaobunjong.Parametric Cost Estimating Model ForConceptual Cost Estimating of Building ConstructionProjects[J].Dissertation Presented to the University of Texasat Austin in Partial Fulfillment of the Equirements for thedegree of Doctor of Philosophy,2002,(4):191.[4] 蔺石柱,闫文周.工程项目管理[M].北京:机械工业出版社,2010:68.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2014-09-12【作者简介】陈灿（1983－），男，四川成都人，桂林电子科技大学商学院研究生，研究方向为工程项目管理。
更新日期/Last Update: 2016-03-31