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住宅工程造价估算中BP神经网络训练与调参策略探讨

说明

BP（BackPropagation，反向传播）神经网络是一种多层前馈神经网络，广泛应用于各种预测、分类和模式识别问题中。其基本原理是通过一系列的前向传播和反向传播步骤，利用误差最小化算法调整网络中的权重和偏置，以达到预测和学习的目标。BP神经网络通过误差反向传播机制，使得网络能够不断学习和优化，从而适应复杂的非线性关系，具有较强的拟合能力。

结合深度学习技术，采用深层神经网络（DNN）或卷积神经网络（CNN）等新型网络结构，进一步提升模型的复杂数据处理能力；

传统的住宅工程造价估算方法，