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焦作工程預算估算模型。基于BP神經網絡，構建公路焦作工程預算快速估算模型。針對以往工程案例，開展估算研究，將工程特征定量化數值，設為Xij(i=123?n;j=123?n)，將相應的焦作工程預算定額預算相關資料，設為yis(i=123?n;s=123...n)，不考慮市場價格調整。明確BP神經網絡結構系統參數，包括輸入層節點數m、輸出層節點數n、隱層節點數L。以Xij為輸入，以yis為輸出，開始神經網絡訓練，獲得新建工程的造價估算神經網絡，反向估算新建焦作工程預算。以某省道一級公路和二級公路工程為例，其中一級公路使用的是瀝青混凝土路面，記為T19；二級公路使用的是水泥混凝土路面，記為T20，檢驗18個樣本焦作工程預算數據，基于檢驗結果能夠了解，T19造價指數是0.98，T20造價指數為0.96，獲得預算資料如下：T19路面類型是半柔性路面；基層為水泥穩定碎石；底層材料為石灰土；路面結構為瀝青混凝土；面層厚度為15cm；基層厚度為14cm；底層厚度為10cm；T20路面類型是剛性路面；基層為工業廢渣穩定土；底層材料為石灰土；路面結構為水泥混凝土；面層厚度為12cm；基層厚度為16cm；底層厚度為12cm。將獲得的預算材料和表1資料進行對比分析，能夠明確T19工程特征定量化描述是T19=(3122262.5)，T20工程特征定量化描述是T20=(5473434.1)，將T19與T20，輸入到經過訓練的BP神經網絡中，獲得的結果為T19=(0.40290.40560.50050.4365)T20=(0.62770.61560.42900.5661)，經過反算，獲得焦作工程預算資料預測值，其中V19=(481.7416.440.0046145.85)V20=(1185.8237.160.0033247.07)，預測的相對誤差O19=(1.61%4.65%4.15%1.40%)，O20=(3.76%3.67%5.70%1.84%)，由此能夠看出，基于BP神經網絡預測的焦作工程預算估算精度。

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