[01049876]基于粗糙集-神经网络的建筑工程成本分析系统研究
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技术详细介绍
对国内外工程成本构成进行分析，确定工程成本的主要影响因素，并利用粗集进行约简，将约简后的因素作为神经网络的输入节点进行训练网络。由于有些因素存在一定程度的关联性或冗余性，增加了神经网络的训练难度，利用粗集进行属性约简约删除冗余属性，减少神经网络的输入节点，降低正交多分辨小波神经网络结构的复杂性，提高了容错和抗干扰能力。既不影响训练精度，又简化了网络训练。介绍了粗集与正交多分辨小波神经网络的特征和优缺点。并详细分析了正交多分辨小波神经网络的学习规则和训练过程。结果证明粗集-正交多分辨小波神经网络这一智能预测系统可以快速、准确地进行成本预测。