为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度;提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测;首先;通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度;以便建立工程成本预测模型;其权值和阈值等参数由BP神经网络训练得出;然后;利用蚁群优化对模型各参数进行优化;从而进一步提高工程成本预测的精确度;实际建筑工程实例分析结果表明:相比传统的BP神经网络预测方法;提出的方法具有更高的准确度;能够有效应用于企业建筑工程成本的科学管理;
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