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摘要
工程项目投资估算额是评价项目经济效益的重要数值,为后续的投资控制提供依据。因此,在项目的可行性研究阶段建立一个有效的投资估算模型具有重要意义。以水库除险加固工程投资费中的施工临时工程费为研究对象,在对样本数据进行预处理的基础上,根据《水利建筑工程概算定额》初步确立估算指标,综合运用敏感性分析及主成分分析等方法对指标进行冗余处理,得到维度较低的输入向量,利用机器学习中的神经网络和支持向量机算法分别建立投资估算模型,采用平均相对误差、均方误差、决定系数等指标对模型性能进行评估。试验结果表明:由这2种方法构建的投资估算模型均满足可行性研究阶段的投资估算精度要求,且基于支持向量机算法的估算模型具有更好的性能。为将机器学习方法引入水利工程投资估算领域提供了参考。
