基于改进灰狼算法优化BP神经网络的住宅工程造价预测研究

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摘  要：在可行性研究阶段，可以明确的建筑工程信息相对较少，为保证投资决策的正确性，需要准确地预测建筑的工程造价。首先通过参考文献初步选取出13项工程造价指标，并结合主成分分析法消除各项指标之间的相关性。最后将主成分得分值作为自变量输入到I-GWO-BP模型中进行训练与仿真。预测结果与传统BP神经网络、粒子群算法和传统灰狼算法模型进行对比分析，结果表明I-GWO-BP神经网络模型更加稳定与准确。（剩余7644字）

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