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住宅工程造价估算中的数据预处理与特征选择方法研究

说明

传统的造价估算方法往往依赖于经验和专业知识，这容易引入人为的误差和偏差。BP神经网络能够基于大量历史数据自动学习规律，减少了人为因素的干扰，因此其预测结果更加客观和稳定。

激活函数在神经网络中扮演着重要角色，它决定了网络的非线性建模能力。传统的Sigmoid和Tanh激活函数存在梯度消失问题，影响了深层网络的训练效率和收敛性能。为了解决这一问题，ReLU（RectifiedLinearUnit）及其变种（如LeakyReLU、ELU等）逐渐成为主流激活函数。通过选择合适的激活函数，可以提高