论文部分内容阅读
在国际经融危机环境下,建筑材料价格特别是钢铁价格持续上涨,2008年,北京、上海和广东地区钢材价格涨幅达到了60%。同时,其它主要建筑材料价格也出现了大幅上涨的情况。但是,近几年,建材行业趋于平缓,建筑材料价格也逐渐呈下降趋势,且愈演愈烈。这种建材价格异常波动,超出了全社会的合理判断,许多工程项目因建筑材料价格异常波动造成的造价变动达到了合同总造价的三分之一,建筑企业面临巨额损失的风险。那么是什么导致建筑材料价格变化如此之大,这是值得去思考研究的。 建筑生产活动中,由于建筑材料使用量大、运用广泛、品种规格繁多,且经济性强,如何因地制宜、采取科学的方法合理选用经济适用的建筑材料及对建筑材料价格的控制,既是建设工程造价管理的重点,也是市场各经济利益主体反映的热点。 人工神经网络由众多的神经元经可调的连接权值连接而组成一个网络,可以逼近任意复杂的非线性系统, 具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自适应性和很强的学习能力,其对造价估算的精度更加远远高于模糊估算模型。 本文在详细研究了建筑材料的性质并学习了市场价格体系的基础上,结合了系统资源约束理论,从而深入分析了影响建筑材料价格的各个因素。然后,对比学习了一般价格预测的三种方法：经验评估预测法、指数平滑预测法以及价格弹性预测法。结合这三种方法的优缺点,提出更适合建筑材料价格预测的方法模型,即基于LM算法的人工神经网络的预测模型。结合我国钢材价格的预测模型,证明其预测精度的可行性。