风险 学习

工程项目风险及烂尾楼问题

工程项目常见风险:

客户更改其对工程的量或质的要求

工程设计更改

宏观经济状况及投标气氛改变
市场价格变动

曾经有一段时间,许多人以为海南遍地是黄金,成了投机热土,房地产投机更是如此,但当时更多的人是买地建楼而不像现在炒地炒楼,后来发现海南实在热不起来,
人和资金纷纷离岛,投下的钱血本无归,很多楼建了一半工程就放弃了,以避免更大的损失,这样就留下了很多烂尾楼。

烂尾楼

建筑主体基本完成,因资金不到位、政策变化等原因无限期停止施工进度,的工程。
标准的烂尾楼一般停工时间很长,建筑缺乏维护,产生了不可逆转的损坏,已不具备重新开工的可能。
烂尾楼的最终结局,往往是在一声巨响中化为建筑垃圾。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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