【摘 要】
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目前建筑行业管理方面存在资源浪费、质量不合格、施工效率低下等一系列问题.针对这一现象,提出一种利用深度学习算法实现建筑工程管理项目中多目标的优化控制方法.该方法分析成本、工期、质量三者的关系并构建三者优化管理模型,同时利用改进后的SULSTM神经网络算法进行模型参数调优.建筑工程管理最优化控制的最佳参数分析显示,该模型能够降低成本且保证工程的质量.SULSTM神经网络算法相比较于改进前的LSTM神经网络算法收敛速度更快,损失值更低.改善质量费用比持续时间对质量系数的影响更大,总投资成本比质量系数对价值系数
【机 构】
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无锡城市职业技术学院建筑与环境工程学院,江苏无锡214153
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目前建筑行业管理方面存在资源浪费、质量不合格、施工效率低下等一系列问题.针对这一现象,提出一种利用深度学习算法实现建筑工程管理项目中多目标的优化控制方法.该方法分析成本、工期、质量三者的关系并构建三者优化管理模型,同时利用改进后的SULSTM神经网络算法进行模型参数调优.建筑工程管理最优化控制的最佳参数分析显示,该模型能够降低成本且保证工程的质量.SULSTM神经网络算法相比较于改进前的LSTM神经网络算法收敛速度更快,损失值更低.改善质量费用比持续时间对质量系数的影响更大,总投资成本比质量系数对价值系数的影响更大.
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