简介:摘要为了解决传统模型结构确定难,导致过拟合,预估准确性较差,稳定性低的问题。通过数据相关性分组挖掘研究建筑钢材造价成本预估模型。按照各项目特征获取历史工程项目钢材造价特征指标属性集合,通过模糊模式识别,依据就近原则对待筛选样本项目和待预估样本项目的相符程度进行判断,得到和待预估项目最相近的若干历史项目当成建立预估模型的输入样本。基于最小二乘支持向量机进行数据相关性分组挖掘,建立建筑钢材造价成本预估模型。在建立模型中,正则化参数与核函数的宽度是影响建筑钢材造价成本预估结果的主要参数,通过粒子群算法获取两个参数的最优值。把得到的参数值带入模型,重新进行训练学习,获取较优的建筑钢材造价成本预估模型。在进行实验时,选择杆塔钢材、基础钢材和接地钢材三个指标作为建立模型的输入向量进行测试,结果表明建立模型预估精度高,稳定性好。
简介:摘要:本文旨在探讨如何有效地改善钢铁产品的仓储管理,并强调其必要性。为此,我们应该建立一个完善的绩效评价体系,以确保其有效运作;其次,结合库存控制管理和仓储标准化管理,提出一系列有效的改善措施,以期达到更好的仓储管理效果。
简介:摘要: 随着我国综合国力的不断提升,我国经济得到了迅速发展。仓储管理在我国经济发展中发挥了重要的作用,但由于目前国内在仓储管理方面尚有不足,致使经济建设时,仓储物流管理成本的投入远超出世界的平均水平。