论文题目：基于优化BP神经网络的小型水利工程预算定额消耗量的反演分析
摘要：小型水利工程是我国各地维护水利安全的重要措施,也是促进我国农业生产发展的关键所在。我国在加大建设小型水利工程的同时,现有预算定额在实际运用中也出现了一些差异和不符合工程实际的地方,已不能满足小型水利工程建设的要求,快速准确的编制符合小型水利工程特点的专用预算定额已十分迫切。为解决小型水利工程工程预算定额缺失及编制过程耗时费力、子目缺失等问题,本文提出依据施工现场测定的典型工序定额消耗量,结合现行的《辽宁省水利水电建筑工程预算定额》建立BP神经网络,通过构建工序在不同时期的生产力水平关系,进而反演分析出其他相关定额子目对应的定额消耗量。本文研究结果表明:（1）经过分析小型水利工程施工定额消耗量与预算定额的种类、统计方法及适用场景等,得出在施工现场,采用写实记录法、观测法进行消耗量观测,能科学、全面地测量整个作业过程中工时和材料消耗。（2）采用格拉布斯法、狄克逊检验法等数据处理技术筛除原始数据异常值并进行方差分析,对原始调研数据进行预处理是提高预算定额准确度的核心,并对后续提高BP神经网络的预测精度和可信度是十分有必要的。（3）通过MATLAB建立BP神经网络,实现由《辽宁省水利水电建筑工程预算定额》中预算定额到小型水利工程施工定额消耗量的反演分析,考虑到神经网络结构设计缺乏理论基础等局限性,根据实例寻求最合适的训练函数及隐含层节点的最优个数,得出BP神经网络的最优结构,可以有效提高BP神经网络的拟合效果。（4）结合思维进化算法强大的全局快速寻优能力,进而对BP神经网络结构进行初始权阈值的优选,建立MEA-BP人工神经网络,并与BP神经网络就测试数据与预测数据的相关性系数等进行比较,MEA-BP模型与BP模型的相关性系数值分别为0.99991与0.99976,因此表明MEA-BP神经网络与BP神经网络相比,具有更好的拟合性能和稳定性。通过两种神经网络能够进一步分析出其他工序的定额消耗量,建立适合当前生产力水平并且子目完整的定额体系,进而提高定额编制水平。
关键词：定额消耗量;小型水利工程;格拉布斯法;BP神经网络;MEA-BP神经网络
学科专业：水利水电工程
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 主要研究内容
第二章 小型水利工程施工定额概述
2.1 小型水利工程施工定额概述
2.1.1 小型水利工程施工定额
2.1.2 小型水利工程施工定额的编制原则
2.1.3 小型水利工程施工定额的分类
2.2 小型水利工程施工定额与预算定额
2.2.1 小型水利工程预算定额的概念
2.2.2 小型水利工程预算定额的编制原则
2.2.3 小型水利工程施工定额与预算定额的区别与联系
2.3 预算定额与施工定额的幅度差
2.3.1 人工幅度差
2.3.2 机械幅度差
2.4 本章小结
第三章 小型水利工程施工定额的测定及处理
3.1 小型水利工程施工定额的测定
3.1.1 施工消耗量定额计算方法
3.1.2 施工消耗量定额的测定方法
3.2 小型水利工程施工定额数据的处理
3.2.1 异常值概念
3.2.2 异常值检验方法
3.3 实例分析
3.4 本章小结
第四章 优化BP神经网络预算定额反演分析模型构建
4.1 人工神经网络概述
4.1.1 生物神经元模型
4.1.2 人工神经网络模型
4.2 BP神经网络
4.2.1 BP神经网络模型
4.2.2 BP神经网络的学习算法
4.2.3 BP神经网络的局限性
4.2.4 BP网络的改进方法
4.3 BP神经网络反演分析模型构建
4.3.1 BP神经网络设计
4.3.2 优化BP神经网络结构的反演分析模型构建
4.4 本章小节
第五章 MEA-BP神经网络预算定额反演分析模型构建
5.1 MEA-BP神经网络
5.1.1 MEA概述
5.1.2 MEA-BP神经网络
5.2 MEA-BP神经网络反演分析模型构建
5.2.1 MEA-BP神经网络设计
5.2.2 MEA-BP神经网络反演分析模型构建
5.3 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
致谢