<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ERA</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Research and Application</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3154</issn><eissn>2993-2742</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ERA.7454</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于GA-BP 的工程总承包项目成本预测研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ERA/2/8/10.61369/ERA.7454</url><author>朱剑钦,吴晓磊,池商钤,巫庆明,柯建平</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>8</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-08-20</published-time></date></history><abstract>工程总承包模式缩短了建设项目周期，提升了设计与施工协同效率。然而，在工程总承包项目管理中，超限额、超概算和亏损问题普遍存在，传统的成本管理模式已难以满足工程总承包模式的需求。本文根据总承包项目成本特点，提出了一种基于遗传算法（GA）优化BP 神经网络的成本预测方法，通过构建GA-BP 神经网络工程总承包项目成本预测模型，并结合实际工程案例进行验证，有效提高工程总承包项目成本预测的准确率。</abstract><keywords>工程总承包,成本预测,GA-BP 神经网络</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 黄锰钢，王鹏翊．BIM 在施工总承包项目管理中的应用价值探索［J］．土木建筑工程信息技术，2013,5(05):88-91.[2] 林申正，罗恒勇．BIM 技术和神经网络相融合的装配式建筑成本控制研究［J］．建筑经济，2021,42(2):86-89.[3]ZHENG B H. Material procedure quality forecast based on genetic BP neural network［J］．Modern Physics Letters B,2017,31(2):1740080.[4]Alshboul O, Shehadeh A, Almasabha G ,et al.Extreme Gradient Boosting-Based Machine Learning Approach for Green Building Cost Prediction［J］．Sustainability, 2022.[5] 高华．水电工程EPC 项目管理协同度评价研究［D］．西安理工大学，2019.[6] 夏川子．试析如何加强总承包项目的成本核算［J］．财会学习，2023,(36):117-119.[7] 刘荷苇．基于CUDA 编程的神经网络手写数字识别［D］．西南交通大学，2013.[8] 李岩，袁弘宇，于佳乔，等．遗传算法在优化问题中的应用综述［J］．山东工业技术，2019,(12):242-243+180.[9] 李培．基于BIM5D 的工程施工成本管理与预测［D］．天津大学，2018.[10] 祝望旺．基于BIM5D 技术的施工成本控制方法研究［D］．天津大学，2021.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
