Research on Railway Engineering Cost Prediction Model Based on Chaotic Neural Networks and CS

机译：基于混沌神经网络和CS的铁路工程成本预测模型研究

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It is always hard to draw on the experience of completed projects to predict engineering cost, and the nonlinear characteristic of the influence factors of engineering cost increases the difficulty of prediction. Less efforts and higher accuracy are the objects pursued by related researchers. In this paper, the Cost Significant theorem is applied to simplify computing and the chaotic neural network is used to improve accuracy. The prediction model is rooted from the nonlinear dynamic chaotic system theory and two techniques employed are phase space reconstruction and chaotic neural network construction. The experiment results indicate that the model is suitable for estimating short-term engineering investment and the prediction accuracy is improved.

机译：始终难以借鉴完成项目的经验，以预测工程成本，工程成本影响因素的非线性特征增加了预测的难度。较少的努力和更高的准确性是相关研究人员追求的物体。在本文中，应用成本显着定理来简化计算，并且使用混沌神经网络来提高精度。预测模型从非线性动态混沌系统理论中源于非线性动态混沌系统理论，并且采用了两种技术是相空间重构和混沌神经网络结构。实验结果表明，该模型适用于估算短期工程投资，预测准确性得到改善。

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来源
《International Conference on Industry, Information System and Material Engineering》|2011年||共4页
会议地点
作者
YanChun Chen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB3-53;
关键词
Engineering cost; Prediction model; Chaotic neural network; Cost significant;

机译：工程成本;预测模型;混乱神经网络;成本显着;

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