通过分析建筑工程造价、建筑结构、建筑管理等方面案例的影响因素,结合人工神经网络具有较强的学习能力的特点,进行了对样本的训练,得到较好的权重系数,进而对未来情况进行较好的预测,体现了人工神经网络在建筑工程中应用的广泛性和准确性。
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