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陈菲
作品数:
1
被引量:6
H指数:1
供职机构:
华侨大学土木工程学院
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发文基金:
中央高校基本科研业务费专项资金
泉州市科技计划项目
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相关领域:
建筑科学
自动化与计算机技术
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合作作者
刘婧
华侨大学土木工程学院
叶青
华侨大学土木工程学院
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叶青
1篇
刘婧
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陈菲
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年份
1篇
2016
共
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基于RN和GN的两种RBF神经网络的工程造价预测模型
被引量:6
2016年
建立了调用NEWRB函数的正规化网络RN和基于K-means聚类的广义网络GN的两种RBF‘神经网络的工程造价预测模型,以55个厦门市工程造价案例进行实证分析.结果表明:当调用NEWRB函数构建RBF模型时,其性能主要取决于分布宽度,而基于K-means聚类的RBF神经网络主要取决于重叠系数和隐含层节点数;基于广义网络GN的RBF神经网络模型的训练效果较差,但学习速度更快、预测精度更高.
叶青
陈菲
刘婧
关键词:
工程造价
RBF神经网络
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