摘 要
随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在工程造价预测中的应用日益广泛，为提升预测精度与决策效率提供了新的技术路径。本文旨在构建并优化一种基于大数据分析的工程项目造价预测模型，以解决传统方法中存在的数据维度单一、预测误差较大及适应性不足等问题。研究综合运用数据挖掘、机器学习与统计分析等方法，选取多个典型工程项目的多源异构数据作为样本，通过特征工程提取关键影响因素，并采用改进的支持向量回归（SVR）算法结合粒子群优化（PSO）进行建模与参数调优。实验结果表明，所构建模型在预测精度和稳定性方面均优于传统回归模型与单一支持向量机模型，平均相对误差控制在5%以内，具有较强的泛化能力。本研究的主要创新在于融合多维数据特征与智能优化算法，提升了造价预测的科学性与实用性，同时为工程项目的全生命周期成本管理提供了可复制的技术框架。结论认为，该模型能够有效辅助工程管理者在项目前期做出更为精准的投资决策，对推动工程造价管理的智能化转型具有积极意义。关键词
大数据分析；工程造价预测；支持向量回归；粒子群优化；特征工程
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法 1
2 工程项目造价预测中的大数据特征与数据采集策略 2
2.1 工程造价影响因素的大数据分析 2
2.2 多源异构工程数据的整合方法 3
2.3 数据采集技术在造价预测中的应用 3
2.4 数据质量评估与清洗机制设计 4
3 基于大数据的工程项目造价预测模型构建 4
3.1 预测模型的数据预处理流程设计 4
3.2 特征选择与变量筛选方法研究 5
3.3 回归分析与机器学习算法对比 6
3.4 模型构建框架与实现路径 6
4 工程造价预测模型的优化与性能提升 7
4.1 模型参数调优与交叉验证方法 7
4.2 模型泛化能力增强策略 7
4.3 异常值识别与鲁棒性改进 8
4.4 模型预测精度评估指标体系构建 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
