【摘 要】
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随着长租公寓的兴起,越来越多的企业投身到这一领域。目前,市场上多数长租公寓企业仍然靠着资本投资维持运转。但对长租公寓企业来说,如果不能实现正常的盈利,那么长租公寓企
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随着长租公寓的兴起,越来越多的企业投身到这一领域。目前,市场上多数长租公寓企业仍然靠着资本投资维持运转。但对长租公寓企业来说,如果不能实现正常的盈利,那么长租公寓企业将面对的是生死挑战,因为资本总是没有耐心的。长租公寓的盈利模式主要是房租差价和管理费,属于传统的重资产模式。因此,对成本的控制显得至关重要。装饰工程成本是整个项目成本的一大块,但是,传统的装饰工程估算过程复杂而繁琐,速度太慢,不能满足新形势下长租公寓企业的发展需求。本研究在装饰工程造价和机器学习相关文献的基础上,结合装饰工程造价管理工作的实习经验,并选取适用的机器学习模型实现了装饰工程造价的快速预测。本文首先界定了长租公寓装饰工程造价的内涵,明确了分析对象;然后通过系统的理论分析与实际工作经验相结合构建了装饰工程造价预测的指标体系;并选取了多元线性回归、BP神经网络和随机森林三种机器学习方法,系统分析了用这三种方法进行装饰工程造价预测的基本原理,构建了新的装饰工程造价预测模型;随后,选取了以往的装饰工程项目,用于装饰工程造价预测的数据集;最后将新模型通过数据集进行训练及预测。预测结果表明:随机森林模型的结果表现较好,预测精度较高,到达了比较好的预测效果,并且该模型具有较好的实用价值。本文将使用R语言作为数据分析和统计建模的工具,作为最近新兴起的一种计算机语言,它具备强大的图形处理和数据分析功能。
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