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基于蚁群优化和模糊Petri网的建筑工程成本预测研究（英文）
被引量：
2
1
作者
黄良辉
王淑苹
王从祥
《机床与液压》
北大核心
2018年第24期68-73,共6页
为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度,提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测。首先,通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度,以便建立工程成本预测模型,其权值和阈值等参数由BP神经网络训...
为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度,提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测。首先,通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度,以便建立工程成本预测模型,其权值和阈值等参数由BP神经网络训练得出。然后,利用蚁群优化对模型各参数进行优化,从而进一步提高工程成本预测的精确度。实际建筑工程实例分析结果表明:相比传统的BP神经网络预测方法,提出的方法具有更高的准确度,能够有效应用于企业建筑工程成本的科学管理。
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关键词
建筑工程
工程成本预测
模糊PETRI网
蚁群优化
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职称材料
基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化
被引量：
6
2
作者
黄良辉
冯为民
王淑苹
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第8期149-154,共6页
为了更加高效地利用建筑BIM模型的IFC文件来实现施工进度的精确计划,提出了一种基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化方法。首先,对建筑信息模型中建筑构件的IFC表达方法和数据库搭建进行了分析。其次,基于IFC标准的构件...
为了更加高效地利用建筑BIM模型的IFC文件来实现施工进度的精确计划,提出了一种基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化方法。首先,对建筑信息模型中建筑构件的IFC表达方法和数据库搭建进行了分析。其次,基于IFC标准的构件设计了建筑约束规则。最后,根据施工过程产生的约束矩阵,协同差分进化算法共同完成建筑施工进度的优化,并对差分进化算法进行了改进。实验结果表明:提出的方法能够有效地生成符合构件约束的施工进度方案。此外,相比基于遗传算法的施工进度生成方法,提出方法具有较好的全局最优性能和更快的收敛速度。
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关键词
差分进化
约束规则
建筑施工
BIM
IFC
收敛速度
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职称材料
题名
基于蚁群优化和模糊Petri网的建筑工程成本预测研究（英文）
被引量：
2
1
作者
黄良辉
王淑苹
王从祥
机构
广东
技术师范
学院
天河
学院
建
筑工程
学院
广东南华工商职业学院建艺学院
武汉理工大学材料科学与工程
学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2018年第24期68-73,共6页
基金
Guangdong Education Department,2017 Guangdong Key Discipline-Management Science and Engineering,GJYH(2017)No.1~~
文摘
为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度,提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测。首先,通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度,以便建立工程成本预测模型,其权值和阈值等参数由BP神经网络训练得出。然后,利用蚁群优化对模型各参数进行优化,从而进一步提高工程成本预测的精确度。实际建筑工程实例分析结果表明:相比传统的BP神经网络预测方法,提出的方法具有更高的准确度,能够有效应用于企业建筑工程成本的科学管理。
关键词
建筑工程
工程成本预测
模糊PETRI网
蚁群优化
Keywords
Construction engineering
Engineering cost forecasting
Fuzzy Petri nets
Ant colony optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化
被引量：
6
2
作者
黄良辉
冯为民
王淑苹
机构
广东
技术师范大学天河
学院
建
筑工程
学院
广东
工业大学土木与交通工程
学院
广东南华工商职业学院建艺学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第8期149-154,共6页
基金
广东省重点学科项目——管理科学与工程(粤教研函〔2017〕1号)
广东技术师范学院天河学院科研项目(KY2017002)
广东省工业机器人集成与应用工程技术研究中心专题科研项目(201812GCZX002)。
文摘
为了更加高效地利用建筑BIM模型的IFC文件来实现施工进度的精确计划,提出了一种基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化方法。首先,对建筑信息模型中建筑构件的IFC表达方法和数据库搭建进行了分析。其次,基于IFC标准的构件设计了建筑约束规则。最后,根据施工过程产生的约束矩阵,协同差分进化算法共同完成建筑施工进度的优化,并对差分进化算法进行了改进。实验结果表明:提出的方法能够有效地生成符合构件约束的施工进度方案。此外,相比基于遗传算法的施工进度生成方法,提出方法具有较好的全局最优性能和更快的收敛速度。
关键词
差分进化
约束规则
建筑施工
BIM
IFC
收敛速度
Keywords
differential evolution
constraint rules
building construction
BIM
IFC
convergence speed
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群优化和模糊Petri网的建筑工程成本预测研究（英文）
黄良辉
王淑苹
王从祥
《机床与液压》
北大核心
2018
2
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职称材料
2
基于约束规则协同差分进化算法的建筑BIM施工进度优化
黄良辉
冯为民
王淑苹
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020
6
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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