大陸地區營建工程相關文獻

大陸地區類神經網路應用於營建工程方面之研究包括如下：

1. 王建平、高婷、魯春立[16]針對在神經網路中得到廣泛應用的 ＢＰ演算法難以確定隱節點個數的缺點，提出了一種動態調整

相似工程有關資料的基礎上，考慮絕對物價的影響，應用上述 的演算法對工程造價進行造價預測。結果證明：該方法所得之 工程造價預測值精度令人滿意，具有應用價值。

2. 薑紹飛[17]提出一個良好的 BP 網路模型，不僅具有網路學習 速度快、網路推理精度高的優點，而且對於一些複雜的、非線 性的而又難以建立數學模型的問題，運用神經網路方法來建 模，具有建模時間短和容易等優點。

3. 邵良杉、高樹林[18]提出應用神經網路估算工程造價，一旦經 過學習確定各權重後，就可用來估算，計算簡單、準確，非常 適合快速投標報價。系統在輸入層考慮了主材價格，可以使造 價更符合實際。這主要是神經網路適於資訊不全或推理規則不 明確的問題，模型的權重是通過實例訓練學習得出，避免了某 些方法的人為計取權重的主觀影響。

4. 邵良杉、楊善元[19]通過分析不同時代估算模型的特點及其存 在的問題，建立了人工神經岡絡造價估算模型。並詳細地介紹 了該模型建立的基本原理及學習的BP 演算法。最後以煤礦井 筒工程實際資料為例，應用神經網路估算模型進行了估算。結 果表明，該模型估算準確，由於考慮了主材價格，因此適合應 用於工程造價動態管理。

5. 胡穎、李本強、侍克斌[21]針對現有關模糊估價文獻中沒有考 慮時間因素的不足，提出了一種考慮時間因素的估價方法，它 是依據相似工程各種建造要素需要量相對穩定，而其價格卻不 斷變化的特點，應用文獻所提出的理論來估測待估工程建造要 素的需要量和單種材料費占直接費的比例，再根據待估工程建 造時的實際材料價格和綜合費率，即可確定出待估工程的單方

造價。本方法是傳統方法的一種改進和完善，它更能適應快速 發展的建築市場的需要。

6. 荀志遠[24]根據神經網路和工程造價估算的特點，提出了採用 BP 神經網路進行工程造價估算，並以住宅建築模型為例進行 了驗証，証明該方法能夠準確、快速估算工程造價。

7. 吳開微、陳娟、葛長有[27]基於模糊神經網路的估價模型大大 地提高了工程造價的估測精度和速度，尤其是在早期，工程專 案的方案階段。運用此模型進行工程造價的估算，估測精度頗 佳。鑒於所要估價的工程是處於方案構想階段，工程細部資訊 不完整，特徵較模糊，因此其評估精度是令人滿意的，其結論 是可行的。

8. 牛東曉、乞建勛、邢棉[28]分析了建築工程專案造價預測幾種 方法的缺點，提出了建築工程造價的變結構神經網路預測模 型，從理論和實例上說明該方法的優點，為建築工程造價管理 提供了新的方法，也有助於電力工程專案造價預測管理。

9. 牛東曉、乞建勛[29]將改進型遺傳演算法用於施工網路計畫優 化的研究，通過多種群劃分與聚類，搜索局部極值點，從而有 效地增強了全局尋優能力和尋優速度。實踐証明，該方法有效 地克服了普通遺傳演算法在網路計算中的缺陷。在優化精度和 計速度上都有明顯改善，是一種適用於施工網路計畫優化的實 用型新方法。

10. 周樹發[30]提出了一種新的特徵模擬工程估價方法，通過電腦 模擬運算，建立了多元高次回歸方程式，產生模擬函數庫，進 而只需少量的訊息（工程建設，工程管理，工程設計，工程施 工）輸入，便可在較短的時間內得到較精確的工程估價。

11. 楊曉林、郭玉田[33]通過研究工程造價的構成及其影響因素，

特別是建築工程結構和主要分項工程的特徵在工程造價中所 起的作用，確定了12 個主要因素(建築面積、基礎工程、內牆 工程、外牆工程、梁柱工程、門窗工程、裝飾工程、樓面工程、

水暖工程、電照工程、物價指數)，作為神經網路的輸入變量，

經測算達到可以用於工程實際的水準。此方法可以快速準確地 進行工程估價。

12. 毛義華、熊鷹[37]根據神經網路的原理和工程造價估算的特 點，建立了基於神經網路的工程造價估模型，而模型的輸入單 元為9 個，分別為結構類型、基礎類型、層數、層高、內裝修、

外裝修、門窗、樓地面和層面。輸出層單元為 9 個，分別為每 平方米造價、每 100 平方米用工、每 100 平方米鋼材、木材、

水泥、標準磚、碎石、砂、石灰的用量。隱藏單元為 2* 9＋l=19 個。共收集了訓練樣本40 個，測試樣本 20 個。並通過住宅建 築估價模型的建立，說明模型的實現方法並驗証了研究的實用 性。