Forecasting the costs of residential construction based on support vector machine and least squares-support vector machine(基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究)

为在方案设计初期与工程造价相关信息很少的条件下，准确快速地预测住宅工程造价，在分析既往相关理论和方法优劣的基础上，选取支持向量机构建住宅工程造价预测模型，并通过主成分分析对原始数据进行降噪处理.选取住宅工程造价预测指标集与样本，对输入指标的数据进行主成分分析，消除指标相关性的同时对原始数据降维，将处理后的数据分别导入到“标准支持向量机”和“最小二乘支持向量机”模型中进行训练和预测，并对预测结果进行对比分析，选取较为合理的预测模型，通过参数寻优进一步优化预测效果.所构建预测模型的相对误差均控制在±7%以内，预测精度较高，结果稳定.

Bibliografische Detailangaben

Hauptverfasser:	QINZhongfu(秦中伏), LEIXiaolong(雷小龙), ZHAIDong(翟东), JINLingzhi(金灵志)
Format:	Artigo
Sprache:	Chinês
Veröffentlicht:	Zhejiang University Press 2016-05-01
Schriftenreihe:	Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban
Schlagworte:	造价预测 主成分分析 支持向量机 最小二乘支持向量机
Online-Zugang:	https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2016.03.017
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