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20237月
年江西建材建设经济与管理
建筑工程造价指标测算模型研究及应用分析
12
张凡芳，胡致果
1.山东省南郊集团建设投资有限公司，山东济南250001；
2.山东润安建筑工程有限公司，山东济南250000
建立基于BP神经网络的造价指标测算模型，利用BP神经网络反向传播来不断调整网络的权值和阈值特点，实现测算模型
摘要：
的智能预测。文中对多个工程单方造价的单方输出测算值和实际值进行对比分析，评价造价指标测算模型是否满足实际精度要求，
以期为造价指标测算提供一定理论参考和工程应用借鉴。
工程造价指标；BP神经网络；测算模型；量化处理
关键词：
TU723.3A1006-2890（2023）07-0320-03
中图分类号：文献标识码：文章编号：
ResearchandApplicationAnalysisofConstruction
CostIndexCalculationModel
12
ZhangFanfang，HuZhiguo
1.ShandongNanjiaoGroupConstructionInvestmentCo.Ltd.,Jinan,Shandong250001;
2.ShandongRunanConstructionEngineeringCo.Ltd.,Jinan,Shandong250000
Abstract:ThecostindexcalculationmodelbasedonBPneuralnetworkisestablished,andthebackpropagationofBPneuralnetworkisused
tocontinuouslyadjusttheweightandthresholdcharacteristicsofthenetworktorealizetheintelligentpredictionofthecalculationmodel.This
articlecomparesandanalyzesthecalculatedandactualoutputvaluesofmultipleengineeringunitcosts,evaluateswhetherthecostindicator
calculationmodelmeetstheactualaccuracyrequirements,inordertoprovidetheoreticalreferenceandengineeringapplicationreferenceforcost
indicatorcalculation.
Keywords:Engineeringcostindex;BPneuralnetwork;Calculationmodel;Quantizationprocessing
0 引言
工程造价指标分为两大部分，一是工程技术特征经由某种
具体的计量方式和分类获得的技术指标，二是工程在建过程中
产生费用情况的经济指标［1］
。工程造价指标在决策阶段是投资
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