基于优化BP神经网络的住宅项目投资估算模型研究

Abstract

随着房地产行业调控深化，精准高效的投资估算对开发商决策至关重要。针对住宅项目投资估算精度低、效率差、数据利用不足等问题，本研究提出一种优化的BP神经网络模型。通过主成分分析（PCA）与专家访谈，从建筑特征、装饰装修、安装工程及市场价格四大类中筛选并量化20个关键影响因素。构建五层拓扑（输入20节点、隐含层[17, 14, 11, 7, 3]、输出1节点）的BP网络，采用MATLAB平台及trainlm算法训练。针对样本量小（55组），引入SMOTE技术将训练集扩增至110组。利用中国东部10省市55个住宅项目数据实证表明：优化模型单方造价预测相对误差多数低于5%（最高8.8%），较传统人工方法效率显著提升。该模型为项目前期快速精准的成本决策提供了有效工具，助力房地产行业智能化造价管理。