大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法 - 王林峰; 张文静; 刘云; 陈志宾; 王立功 (沈阳工业大学学报, 2024)
TM73; 针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法.利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控.并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案.结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试.结果表明,当学习率为 0.010 时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近.