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En este artculo se propone un modelo de anlisis matemtico de la economa de las estructuras de edificios prefabricados basado en un algoritmo de red neuronal mejorado, con el fin de resolver la escasa precisin de anlisis de los mtodos tradicionales. En primer lugar, mediante el anlisis de los costes de materiales, mano de obra y equipos, se determinan las caractersticas econmicas del coste de las estructuras de edificios prefabricados. En segundo lugar, se analiza la neurona nica y se ajusta el coeficiente de peso de acuerdo con la estructura de la red neuronal multicapa, con el fin de minimizar el error de construccin del modelo de anlisis econmico de la estructura de construccin ensamblada. Mientras tanto, se obtiene el vector de pesos, se calcula la suma cuadrada ponderada de errores mediante la eleccin de un filtro adaptativo y se obtiene, y se actualiza el vector de pesos mediante el algoritmo de mnimos cuadrados. En tercer lugar, se disea y mejora el proceso de entrenamiento y aprendizaje del algoritmo de red neuronal, se selecciona la variable dependiente, se determina el nmero de puntos de entrada y, a continuacin, se completa el proceso de entrenamiento y aprendizaje del algoritmo de red neuronal mejorado. Por ltimo, se establece una funcin de adecuacin para medir la autenticidad del conjunto de datos, que se define adems como una combinacin de diferentes pesos para construir un modelo de anlisis matemtico econmico. Los resultados experimentales indican que los resultados de anlisis de este mtodo pueden alcanzar una precisin de hasta el 96%, por lo que tiene una perspectiva de aplicacin ms amplia en edificios de poca altura.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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