【摘 要】
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1 前言rn交通运输设备出厂价格指数的准确预测对于分析市场交通运输设备价格变动趋势及原因、指导承发包双方进行交通运输工程估价和结算、预测交通运输工程造价变化对宏观经
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1 前言rn交通运输设备出厂价格指数的准确预测对于分析市场交通运输设备价格变动趋势及原因、指导承发包双方进行交通运输工程估价和结算、预测交通运输工程造价变化对宏观经济形势的影响有着重要的意义.rn交通运输设备出厂价格指数影响因素较多,本文综合分析后选择了消费物价指数(CPI)等四个影响因素.由于各因素与交通运输设备出厂价格指数之间存在着高度的复杂性和非线性,为解决BP-ANN网络收敛速度较慢、局部易出现极小点等缺点,本文采用遗传算法来优化BP-ANN网络的权系和阈值,据此建立遗传算法人工神经网络预测模型,并用该模型预测了北京市2016年至2020年交通运输设备出厂价格指数,最后对北京市交通运输设备出厂价格指数未来发展趋势进行了分析评价.
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