基于KPCA-WOA-SVM的住宅工程造价预测

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：在项目决策阶段，准确预测住宅工程造价对提高工程项目决策的科学性至关重要，引入人工智能及机器技术能进一步提高预测的精准度。通过文献梳理，确定决策阶段住宅工程造价的影响指标，用核主成分分析（KPCA）对影响指标进行降维，利用鲸鱼优化算法（WOA）确定支持向量机（SVM）的惩罚参数与核参数，最终构建基于KPCA-WOA-SVM的住宅工程造价预测模型。（剩余7995字）

试读结束

目录
monitor