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Research on Mathematical Model of Cost Budget in the Early Stage of Assembly Construction Project Based on Improved Neural Network AlgorithmInvestigación sobre el modelo matemático del presupuesto de costes en la fase inicial del proyecto de construcción de un montaje basado en un algoritmo de red neuronal mejorado

Resumen

En vista del pobre rendimiento del modelo matemático original del presupuesto previo del proyecto de construcción de ensamblaje, se propone un modelo matemático del presupuesto previo del proyecto de construcción de ensamblaje basado en un algoritmo de red neuronal mejorado. Este documento investiga el contenido de costes del proyecto de construcción de conjuntos y analiza su coste inicial. Se concluye que el coste inicial del proyecto de construcción de conjuntos incluye el coste de producción de los componentes, el coste de los componentes de transporte y el coste de los componentes de instalación. Basándose en el algoritmo de red neuronal mejorado para construir un modelo de red neuronal mejorado, se utiliza el modelo de red neuronal mejorado para extraer los datos de costes en la fase inicial del proyecto de construcción de conjuntos. En este trabajo, se introduce la variable del valor ganado para transformar la duración y el coste del proyecto en la fase inicial del proyecto de construcción prefabricada en datos de costes cuantificables, y se utiliza el método de análisis del valor ganado para estimar el coste de ejecución del proyecto de construcción prefabricada. Según el resultado de la estimación de costes, se construye el modelo matemático del presupuesto previo de costes del proyecto de construcción prefabricada basándose en los parámetros del proyecto. Para probar que el rendimiento del presupuesto de costes del modelo matemático basado en el algoritmo de red neuronal mejorado en la fase inicial del proyecto de construcción de montaje es mejor, se compara el modelo matemático original con el modelo matemático, los resultados experimentales muestran que el rendimiento del presupuesto de costes del modelo es mejor que el modelo original, y se mejora el rendimiento del presupuesto de costes.

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