基于LS-SVM的工程项目成本预估模型研究
（青岛理工大学管理学院，山东 青岛 266520）
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摘要：针对工程项目成本预估问题，提出基于LS-SVM的工程项目成本预估模型。首先构建包括定性指标和定量指标的成本预估指标体系，并对定性预估指标量化赋值；然后采用模糊模式识别方法筛选出用于模型构建的输入样本工程项目集，并采用主成分分析法提取预估指标主成分；最后基于最小二乘支持向量机回归建立预估模型。经实例验证，所建立的工程项目成本预估模型具有一定的实用性和可靠性。关键词：工程项目；成本预估；模糊模式识别；主成分分析参考文献[1] 郭华良.工程项目成本管理[M].武汉：华中科技大学出版社，2013.[2] 吕铁生.新清单计价模式下投标报价阶段的项目成本预估研究[J].铁道工程学报，2009，3（3）：100-104.[3] 陆红梅，王雪青.基于模糊模式识别和BP神经网络的工程项目成本预估模型研究[J].项目管理技术，2013，11（5）：57-62.[4] 孟俊娜，梁岩，房宁.基于BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究[J].建筑经济，2015（9）：64-68.[5] 谢颖，何东坡.基于独立分量分析——最小二乘支持向量机的公路建设项目投资估算新模型[J].数学的实践与认识，2008，38（6）：41-46.[6] 安连锁，马美倩，沈国清，等.基于最小二乘支持向量机的锅炉对流受热面清洁吸热量预估[J].华北电力大学学报，2013，40（1）：55-60.[7] 刘宝英，杨仁刚.基于主成分分析的最小二乘支持向量机短期负荷预估模型[J].电力自动化设备，2008，28（11）：13-16.[8] 张仕廉，陈珂.基于Uniformat Ⅱ的建设工程投资估算方法研究[J].建筑经济，2014（1）：45-48.[9] 张亮波，姜鹏飞.公路桥梁与市政桥梁概算差异的研究[J].建筑经济，2014（11）：58-62.[10] 肖艳玲.系统工程理论与方法[M].第二版.北京：石油工业出版社，2012.工程经济，2016（08）：09-16