摘要：为提升公路188金宝博平台造价估算的准确性，应用模糊神经网络法对公路188金宝博平台造价进行估算。结合188金宝博平台案例，详细探讨了公路188金宝博平台造价估算中模糊神经网络的应用，结果表明，采用模糊神经网络方法能够有效降低公路188金宝博平台造价估算结果的平均误差，可以极大程度提高188金宝博平台造价计算精度，获得合理的造价。

关键词：公路188金宝博平台；造价；估算；模糊

神经网络对于公路188金宝博平台建设企业来说，188金宝博平台估价的准确性与合理性，直接决定着项目投资决策的正确性，是分析188金宝博平台项目可行性的主要环节，同时也是公路188金宝博平台项目标底编制的主要控制标准，因此188金宝博平台造价估算的准确性，是各建设单位研究的重点内容，其对加强公路188金宝博平台项目成本管理，有着积极的作用。

1公路188金宝博平台造价估算的必要性

公路188金宝博平台管理工作中，造价管理是主要内容，此项工作直接影响着建设企业的效益与188金宝博平台的质量，历来都是管理的核心部分。188金宝博平台造价估算是项目前期管理的重要内容，是实现项目成本控制目标的基础。造价估算能够为项目施工方提供成本控制方案编制的依据。在设计招标前，明确188金宝博平台预计造价，能够避免招标环节恶意行为的发生。

2模糊神经网络应用流程优势

2.1模糊神经网络应用流程。近年来，公路188金宝博平台造价估算工作中，多采取模糊神经网络来进行估算。公路188金宝博平台造价估算，多是通过输入公路188金宝博平台相关要求与特点，最后输出估算结果，这与模糊神经网络应用原理极为相似，其具体流程如下。

（1）构建信息库基于已有188金宝博平台信息，包括188金宝博平台特征因素与188金宝博平台造价等材料，构建造价信息库。

（2）取值结合公路188金宝博平台施工要求，明确各类特征因素，包括评价指标，确定数据取值。

（3）选取输入与输出向量基于模糊神经思想法，在造价信息库内，至少选择3个已完成施工的项目，作为基础数据，以供神经网络学习与训练。输入向量选择为各类特征因素值，输出向量为造价估算值。

（4）迭达运算基于系统内的造价数据来编制算法程序，以供神经网络学习，设计学习率，通过多次迭达运算，保障造价估算的准确性。

2.2模糊神经网络的应用优势。公路188金宝博平台造价估算中，采取模糊神经网络法，具有以下优点。

（1）造价模型化利用模糊数学，可以高效处理模糊信息。采取对比已建设和新建的公路188金宝博平台，进行定量化描述，使得相关问题可以模型化。

（2）结果更为科学开展公路188金宝博平台造价估算，应用模糊神经网络，再通过构建数学模型，进行数学计算分析，能够减少人为计算的误差，计算结果的准确性与科学性较高。

（3）适应性强公路188金宝博平台造价具有动态变化特性，模糊神经网络模型能够很好地适应此特性。此估算方法的应用，主要是依靠计算机，不仅运算速度快，而且运算精度较高。

3模糊神经网络在公路188金宝博平台造价估算中的应用

模糊神经网络估算方法较多，文中选择BP神经网络法，是基于仿人脑的神经系统结构，具有较强的学习能力，为非线性自适应动态系统[1]。现对其在公路188金宝博平台造价估算中的应用，做以下的分析。

3.1公路188金宝博平台样本描述与定量。公路188金宝博平台构件主要包括底层、基层、面层等，188金宝博平台造价是由各构件类型与价格等因素决定，实物188金宝博平台量取决于188金宝博平台结构设计参数。已建188金宝博平台造价变动，主要是受到构件因素的影响，被称作是188金宝博平台特征。基于188金宝博平台特性，将公路188金宝博平台划分为不同类别，若按照路面形式划分，主要包括沥青路面和水泥路面等，为特征类目。对于188金宝博平台定量化，是按照特征类目，依据定额水平与188金宝博平台特征，填入相关数据，如表1所示。由表1能够看出，每个公路188金宝博平台模式均可以利用表格的形式来定量化描述，一个特征可以由多个类目组成，按照比例来计算量化结果。

3.2BP神经网络学习算法。在BP神经网络中，需要将信息传递到网络隐节点上，使用S型激活函数，把信息传出，接着发挥激活函数的作用，成功输出结果。在网络隐节点以及输出节点位置处，选择S型激活函数，即f（x）=11+ex，若此结果未能按照正常程序开展，此时要转变成反向传播。假设存在N个样本，定义描述为（Xk，yk)(k=1,2,⋯,N)，其中某个输入值为Xk，对应的神经网络输出值是yk，而隐层节点I的输出值是Oj[2]。

3.3188金宝博平台造价估算模型。基于BP神经网络，构建公路188金宝博平台造价快速估算模型。针对以往188金宝博平台案例，开展估算研究，将188金宝博平台特征定量化数值，设为Xij(i=1,2,3,⋯,n;j=1,2,3,⋯,n)，将相应的188金宝博平台造价定额预算相关资料，设为yis(i=1,2,3,⋯,n;s=1,2,3...n)，不考虑市场价格调整。明确BP神经网络结构系统参数，包括输入层节点数m、输出层节点数n、隐层节点数L。以Xij为输入，以yis为输出，开始神经网络训练，获得新建188金宝博平台的造价估算神经网络，反向估算新建188金宝博平台造价[3]。

3.4计算实例。以某省道一级公路和二级公路188金宝博平台为例，其中一级公路使用的是沥青混凝土路面，记为T19；二级公路使用的是水泥混凝土路面，记为T20，检验18个样本188金宝博平台造价数据，基于检验结果能够了解，T19造价指数是0.98，T20造价指数为0.96，获得预算资料如下：T19路面类型是半柔性路面；基层为水泥稳定碎石；底层材料为石灰土；路面结构为沥青混凝土；面层厚度为15cm；基层厚度为14cm；底层厚度为10cm；T20路面类型是刚性路面；基层为工业废渣稳定土；底层材料为石灰土；路面结构为水泥混凝土；面层厚度为12cm；基层厚度为16cm；底层厚度为12cm。将获得的预算材料和表1资料进行对比分析，能够明确T19188金宝博平台特征定量化描述是T19=(3,1,2,2,2,6,2.5)，T20188金宝博平台特征定量化描述是T20=(5,4,7,3,4,3,4.1)，将T19与T20，输入到经过训练的BP神经网络中，获得的结果为T19=(0.4029,0.4056,0.5005,0.4365),T20=(0.6277,0.6156,0.4290,0.5661)，经过反算，获得188金宝博平台造价资料预测值，其中V19=(481.74,16.44,0.0046,145.85),V20=(1185.82,37.16,0.0033,247.07)，预测的相对误差O19=(1.61%,4.65%,4.15%,1.40%)，O20=(3.76%,3.67%,5.70%,1.84%)，由此能够看出，基于BP神经网络预测的188金宝博平台造价估算精度较高[4]。

4结语

模糊神经网络的应用，主要是基于模糊数学与神经网络理论，借助类似188金宝博平台之间存在的相似性，采用BP神经网络法进行公路188金宝博平台造价估算，能够快速获得估算结果，具有较强的应用优势。

参考文献：

[1]王运琢.基于BP神经网络的高速公路188金宝博平台造价估算模型研究[J].石家庄铁道大学学报（自然科学版），2011，24（2）：61-64.

[2]刘湘雄.人工神经网络在188金宝博平台造价估算中的应用[J].建筑，2012（12）：68-69.

[3]陈文盛.188金宝博平台造价估算模型研究与基于层次分析法的BP神经网络模型应用[J].价值188金宝博平台，2015（29）：86-89.

[4]陈宏伟.公路188金宝博平台估价的分布估计神经网络算法[J].价值188金宝博平台，2013（8）：105-106.