| 基于RN和GN的两种RBF神经网络的工程造价预测模型 |
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| 引用本文： | 叶青,陈菲,刘婧.基于RN和GN的两种RBF神经网络的工程造价预测模型[J].数学的实践与认识,2016(7):25-30. |
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| 作者姓名： | 叶青 陈菲 刘婧 |
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| 作者单位： | 华侨大学土木工程学院,福建厦门,361021 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JB-ZR1162)，华侨大学高层次人才科研启动项目(12BS131)，泉州市科技计划项目(2013Z31)，留金发[2013]3050，福建省自然科学基金计划项目(2013J01194)，泉州市科技计划项目(2014Z116) |
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| 摘 要： | 建立了调用NEWRB函数的正规化网络RN和基于K-means聚类的广义网络GN的两种RBF‘神经网络的工程造价预测模型,以55个厦门市工程造价案例进行实证分析.结果表明:当调用NEWRB函数构建RBF模型时,其性能主要取决于分布宽度,而基于K-means聚类的RBF神经网络主要取决于重叠系数和隐含层节点数;基于广义网络GN的RBF神经网络模型的训练效果较差,但学习速度更快、预测精度更高.
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| 关 键 词： | 工程造价 RBF神经网络 正规化网络RN 广义网络GN |
Two Engineering Cost Prediction Models of RBF Neural Network Based on RN and GN |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | engineering cost RBF neural network normal network RN generalized network GN |
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