【摘 要】
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造价预测是投资决策的关键，而建设项目前期在有限信息条件下，快速精准的造价预测面临巨大挑战。提出将回归分析（RA）和人工神经网络（ANN）相结合，构建一种前端预测加后端修正的组合预测模型。首先通过文献研究和主成分分析识别工程造价的主要影响因素，然后通过多模型对比确定最优的回归分析模型用于前端预测，最后利用神经网络进行误差修正。利用成都市128个已完工项目造价数据进行模型训练和验证，并采用R2、MAE
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFD1100903）；
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造价预测是投资决策的关键，而建设项目前期在有限信息条件下，快速精准的造价预测面临巨大挑战。提出将回归分析（RA）和人工神经网络（ANN）相结合，构建一种前端预测加后端修正的组合预测模型。首先通过文献研究和主成分分析识别工程造价的主要影响因素，然后通过多模型对比确定最优的回归分析模型用于前端预测，最后利用神经网络进行误差修正。利用成都市128个已完工项目造价数据进行模型训练和验证，并采用R2、MAE、MAPE 3个指标评价模型。结果表明：利用建筑面积和高度2个仅有的关键信息，该组合修正模型可得到可靠的预测结果。
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