基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

doi:10.3973/j.issn.2096-4498.2018.02.003

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隧道建设（中英文） ›› 2018, Vol. 38 ›› Issue (2): 171-175.DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2018.02.003

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

李芊，张悠

（西安建筑科技大学管理学院，陕西西安 710055）

收稿日期:2017-06-20 修回日期:2017-09-28 出版日期:2018-02-20 发布日期:2018-03-19
作者简介:李芊（1967—），女，陕西西安人， 2012年毕业于北京交通大学，管理科学与工程专业，博士，教授，主要从事工程造价、建筑经济与管理等领域的教学与科研工作。Email： 582188211@qq.com。

Study of Utility Tunnel Cost Estimation Based on Genetic Algorithm and Support Vector Machine

LI Qian， ZHANG You

(College of Management, Xi′an University of Architecture and Technology, Xi′an 710055, Shaanxi, China)

Received:2017-06-20 Revised:2017-09-28 Online:2018-02-20 Published:2018-03-19

摘要/Abstract

摘要：

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点，传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题，提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征，运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系，利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本，对该模型进行分析验证。样本测试结果显示，利用该模型可将估算误差控制在10%以内，验证了模型估算的可行性。

关键词: 综合管廊, 支持向量机, 遗传算法, 造价估算

Abstract:

The cost estimation of the utility tunnel is commonly characterized by multiple influencing factors, small sample and nonlinearity; and traditional cost estimation method is not effective. As a result, a cost estimation model for utility tunnel based on genetic algorithm (GA) and support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the specific characteristics of the utility tunnel are analyzed; and then the nonlinear mapping relationship between engineering cost and influencing factors is established by SVM. Finally, the parameterized optimization for SVM and the cost estimation of the utility tunnel are carried out by GA. The model is analyzed and verified by 16 existing utility tunnels; and the sample test results show that the estimation error can be controlled within 10%, so as to verify the feasibility of the model.

Key words: utility tunnel, support vector machine (SVM), genetic algorithm (GA), cost estimation

中图分类号:

U 45

李芊，张悠. 基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究[J]. 隧道建设, 2018, 38(2): 171-175.

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Study of Utility Tunnel Cost Estimation Based on Genetic Algorithm and Support Vector Machine

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