文献类型：期刊文章

作　　者：景晨光[1] 段晓晨[2]

机构地区：[1]石家庄铁道大学研究生学院,河北石家庄050043 [2]石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043

出　　处：《石家庄铁道大学学报（社会科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(70373032)

年　　份：2010

卷　　号：4

期　　号：4

起止页码：11-17

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RWSKHX、普通刊

摘　　要：人工神经网络已经成功的运用到工程造价估算方法研究中,高度的鲁棒性和容错能力使它优于多元线性判别分析(MDA)、逻辑回归等方法(Logistic Regression),针对传统的BP神经网络在工程造价估算方法中存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值等问题,提出遗传神经网络的估算方法。将遗传算法和神经网络结合,充分利用两者的优点,使新算法既有遗传算法的全局随机搜索能力,又有神经网络的学习能力和鲁棒性。利用遗传算法的全局搜索能力,针对传统误差反向传播算法的不足,采用染色体编码对神经网络的权值和阈值等主要参数进行优化,通过仿真试验验证其稳定性和有效性,表明该算法在工程造价估算方法中具备较高的实用性。

关 键 词：工程造价 BP神经网络 遗传算法 神经网络集成

分 类 号：F403.7]