基于SVR的工程建设项目快速投资估算方法研究
【摘要】 在建设项目前期，如何快速而准确地估算工程项目的造价，对项目的投资决策具有很大的意义。针对传统造价估算方法的不足之处，采用SPSS统计分析软件进行工程造价指标的相关性分析及指标体系选取，将之作为输入变量，使用真实案例训练集样本训练SVR模型并进行仿真模拟预测。为了验证提出的SVR模型的有效性，引入BP人工神经网络来进行预测结果的对比验证。结果表明，SVR模型得到的预测值平均绝对百分比误差约为5%，拟合优度R2高达0.97，远小于BPNN模型的预测误差14%，即提出的SVR估算模型要比BP人工神经网络预测模型具有更良好的泛化能力，预测精度更高，因此其在工程项目前期投资估算实践中具有一定的现实意义。
