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工程造价预测模型中的数据清洗与预处理方法

说明

为了提高模型预测精度与稳定性，常需引入智能优化算法对模型参数进行全局搜索。通过遗传算法、粒子群算法或蚁群算法等智能优化策略，可在大规模数据特征空间中实现参数的自动寻优与超参数调节，避免传统梯度下降陷入局部最优问题。这些算法的引入，使得造价预测模型在精度、泛化能力及运算效率方面均得到显著提升。

在实际应用中，工程造价预测模型所依赖的历史数据往往存在质量问题，如缺失值、异常值、噪声数据等。如何确保数据的准确性和完整性，是数据挖掘和分析技术中的一大挑战。针对这一问题，可以采用数据清洗、插值等技术来处理缺