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更新时间:2026.06.27
基于RBF神经网络的政府投资项目投资估算

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一、基于RBF神经网络估算模型的建立过程RBF(径向基Radial Basic Function Neural Network)函数神经网络是20世纪80年代末,Moody和Darken提出的一种特殊的三层前馈网络,它只具有一个隐层的,它的运算结构和学习算法与BP网络有很大的区别,并且很大程度上克服了BP神经网络的缺点。近年来RBF神经网络以广泛应用到各个领域,并

基于神经网络的房地产投资项目风险评价模型研究

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本文根据房地产投资项目风险自身的特性,利用改进的BP人工神经网络来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价,并用实例进行了训练与分析,证实了该方法的可行性。该方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而为管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。

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