Resumen

La predicción del costo de un proyecto de construcción es una función importante en campos relacionados con la construcción; puede proporcionar una base importante para el estudio de viabilidad del proyecto y la comparación y selección de esquemas de diseño, y su precisión afectará directamente la decisión de inversión del proyecto. La realización exitosa de la predicción del costo de construcción puede brindar una gran conveniencia para el control y la gestión del costo de construcción. El propósito de este documento es estudiar un método de predicción de costos de proyectos de construcción rápido, preciso, conveniente, deducible y racional, para proporcionar una base para la gestión de costos de todo el ciclo de vida del proyecto. Por lo tanto, este documento utiliza el algoritmo de optimización de enjambre de partículas para mejorar la red neuronal BP y propone un nuevo algoritmo de predicción de costos de proyectos de construcción basado en la red neuronal BP guiada por optimización de enjambre de partículas. Con el objetivo de abordar las deficiencias de la red neuronal BP en la actualización de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Predicción de costos de proyectos de construcción; Estudio de viabilidad; Comparación de esquemas de diseño; Decisión de inversión; Gestión de costos de construcción; Optimización de enjambre de partículas
• Keywords:Construction project cost prediction; Feasibility study; Design scheme comparison; Investment decision; Construction cost management; Particle swarm optimization