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J-GLOBAL ID：201702252782363270   整理番号：17A1775400

改善されたBPニューラルネットワークに基づく建設プロジェクトコスト推定【Powered by NICT】

Construction Project Cost Estimation Based on Improved BP Neural Network

著者 (2件)： Du Zeyan ,  Li Binyong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGEA  ページ： 223-226  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学的投資とコスト推定を決定し,投資推定調製を簡単にするために,提案した,標準BPニューラルネットワークの学習過程に基づいているGA最適化を用いた改良型BPニューラルネットワーク推定モデル。この方式は遺伝的集団としての初期重量とホワイトニング位置決め係数を設定した。係数はGA最適化の原理に従って最適化され,最適化されたエンジニアリングコスト推定モデルを獲得した。同じグループの訓練サンプルを用いて計算結果,誤差曲線と訓練性能を比較することである。結果は改良BPニューラルネットワークの信頼性を検証した。実際的な事例に基づくシミュレーションは,最適化されたネットワークモデルは,迅速で正確な工学的推定を実現できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *最適化 ,  投資 ,  遺伝 ,  位置決め
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  推定モデル ,  学習過程 ,  建設プロジェクト ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 電動機  (NB07030U) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  金属の機械的性質  (BL01022T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  装置内の流れ  (XD01010Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  建設プロジェクト ,  推定