摘要：随着经济社会的发展，高层住宅项目逐渐成为了住宅项目建设中的主力军。能够快速、准确的对项目造价进行预测、控制，是项目管理的重点。不少学者基于BP神经网络等方法对住宅造价的预测方法进行过研究。为了在传统预测方法的基础上改善预测结果的精度和稳定性，文章提出一种基于GA-SVM模型的造价预测模型。该模型利用GA算法对SVM模型核参数及惩罚系数进行优化，并基于已有的工程造价历史数据进行学习与预测。在此基础上，文章将该模型与BP神经网络、其他参数下的SVM模型进行对比。结果表明，该模型效率较高、误差较小，在高层住宅造价工作中有较好应用前景。

关键词：GA-SVM；高层住宅；造价预测

DOI：10.12359/202401023

来源：《城市建设理论研究(电子版)》 - 2024年1期