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基于元胞自动机的政府投资项目模型研究被引量：1: 2015年; 针对我国政府投资项目管理中出现的权利缺乏有效监督制约、资源利用不充分等问题,通过设置政府投资项目建设管理机构,构建以代建制为基础的政府投资双层代建制模式。在对双层代建制特点进行分析的基础上,根据复杂系统中的元胞自动机模型构造特性,建立政府投资项目双层代建制的元胞自动机模型,以检验政府投资双层代建模式对我国政府投资管理现状的有效性。结果表明,政府投资资金出现超概算的概率较小,并对建设各个参与方的权力进行必要的制衡。; 吕倩段晓晨张小平; 关键词：政府投资项目元胞自动机

基于WLCS-ALA模型的建设项目投资估算研究被引量：8: 2016年; 当前建设项目投资迅速增长,为我国国民经济发展提供了良好环境,但投资控制情况不甚理想。主要原因是现行的造价估算方法多采用线性方法,准确性较低,并不能反映出造价和影响因素之间的不确定性和非线性关系。人工生命进化算法具有较高的全范围搜寻能力,通过迭代可以获得较精确的全局优化值,其具有的不确定性、非线性、自组织、自学习、自进化等特征能够有效拟合投资估算复杂系统。结合全生命显著性造价理论和人工生命进化算法理论,建立WLCS-ALA模型,尝试将人工生命算法应用于造价投资预测问题,运用全生命显著性造价模型(WLCS)简化数据处理量,通过计算与拟建项目类似的已完工程的显著性造价历史数据,建立显著性成本项目(CSIs)和显著性因子数据序列,采用人工生命算法(ALA)进行数据优化,寻求优化造价。通过案例实证分析,采用WLCS-ALA模型估算的单位造价精确度远高于传统方法,说明在投资决策领域应用人工生命进化方法会使投资预测更加精确,从而验证了本模型的有效性和准确性。; 段晓晨吕倩张小平王玉满

投资项目WLCS的Hopfield预测模型研究被引量：4: 2016年; 研究目的:当前我国土木工程基础设施正处于大规模建设时期,但相应的投资估算却出现一些不相适应的现象,这与传统的造价估算模式不无关系,传统的造价估算模式大多采用线性方法,较为简单直接地对造价和估算方法建立模型,但实际中项目造价因存在种种影响因素和差异,不可能归为简单线性的性质。因此本文将全生命周期显著性造价理论与人工神经网络相结合,研究和探索非线性工程造价估算模型的可建立性和准确性。研究结论:(1)在全生命周期造价中采用显著性造价方法,能够快速准确的找出实际数据,大大提高效率和精度;(2)将上述方法与传统预测方法进行对比,可以发现运用Hopfield神经网络提高了计算精度,简化了计算过程,减少了计算时间,Hopfield预测模型能够快速实现工程显著性项目的联想记忆,从而可以准确估算拟建工程的预算造价;(3)本文提出的投资项目估算方法和评价体系,可应用于基础建设项目领域的建设项目成本估算和控制等工作。; 段晓晨吕倩张小平; 关键词：全生命周期造价 HOPFIELD神经网络

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吕倩