基本信息

---

下载

文档摘要

---

泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

大数据驱动的工程造价预测模型算法优化

前言

数据挖掘的过程一般包括数据预处理、数据清洗、特征选择、建模和评估等步骤。在工程造价预测中，首先需要对历史数据进行清洗和整理，去除异常值和无效数据。接着，通过特征选择技术从大量的输入变量中挑选出与造价密切相关的因素。使用不同的数据挖掘方法构建预测模型，并通过模型评估验证其效果。

模型训练过程以动态学习为核心，基于滚动更新策略实现持续优化。当新的项目数据或市场价格信息被采集后，系统自动触发再训练过程，对模型参数进行迭代更新。同时引入模型评估机制，对预测误差、稳定性及敏感度进行综合评估，确保模型输出的科学性