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更新時間:2025.05.31
建筑工程安全施工費費率測算的PSO-BP模型研究

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為科學合理地測算建筑工程安全施工費費率,考慮數據時效性和施工環境差異性對費率的重要影響,提出精細化限時測算方法。將建筑工程安全施工費劃分為固定費用和變動費用2部分,構建基于粒子群優化算法(PSO)的誤差BP神經網絡模型,以此預測工程結算造價,分析費用后得到與實際安全施工費對應的費率計費基數,進而得到費率。選取41個已完工樣本項目進行網絡訓練,確定模型最優網絡結構。對武漢市15個典型在建項目進行實證分析。結果表明,在限定時間以及調研采集數據時效性約束條件下,用該模型算得的費率能反映不同地域施工環境對安全施工費動態需求。

建筑工程安全施工費費率測算的PSO-BP模型研究

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為科學合理地測算建筑工程安全施工費費率,考慮數據時效性和施工環境差異性對費率的重要影響,提出精細化限時測算方法。將建筑工程安全施工費劃分為固定費用和變動費用2部分,構建基于粒子群優化算法(PSO)的誤差BP神經網絡模型,以此預測工程結算造價,分析費用后得到與實際安全施工費對應的費率計費基數,進而得到費率。選取41個已完工樣本項目進行網絡訓練,確定模型最優網絡結構。對武漢市15個典型在建項目進行實證分析。結果表明,在限定時間以及調研采集數據時效性約束條件下,用該模型算得的費率能反映不同地域施工環境對安全施工費動態需求。

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