[发明专利]计算公路工程人工单价的模型训练方法、装置及终端

权利要求书

1.一种计算公路工程人工单价的模型训练方法，其特征在于，包括：

获取针对公路工程建设项目的多组历史数据，任一组所述历史数据包括针对公路工程建设项目的人工单价的第一数据以及与人工单价相关的多个第二数据；

将多组所述历史数据划分为训练样本和测试样本；

基于所述训练样本对预构建的神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型的多组参数；

基于所述测试样本，确定所述神经网络模型的多组所述参数各自对应的预测误差值；

依据所述预测误差值最小的一组所述参数，确定所述神经网络模型的目标参数，得到针对所述公路工程建设项目的预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对公路工程建设项目的多组历史数据的步骤之后，所述方法还包括：

在针对所述第一数据的多个所述第二数据中，确定对所述第一数据无影响的目标数据；

过滤多组所述历史数据各自包括的所述目标数据，得到多组待处理历史数据，以依据多组所述待处理历史数据来确定所述训练样本和所述测试样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在针对所述第一数据的多个所述第二数据中，确定对所述第一数据无影响的目标数据的步骤，包括：

对多组所述历史数据进行相关性分析，得到所述第一数据与多个第二数据分别对应的相关值；

若所述第一数据与任一所述第二数据对应的相关值大于预设的相关值阈值，则将该任一所述第二数据确定为对所述第一数据无影响的所述目标数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样本对预构建的神经网络模型进行训练的步骤，包括：

初始化所述训练样本；

将初始化后的所述训练样本输入至所述神经网路模型，以得到所述神经网络模型的多组参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对公路工程建设项目的多组历史数据的步骤，包括：

基于所选定的时间段，生成数据获取请求；

将所述数据获取请求发送至指定的数据服务平台；

获取来自所述数据服务平台依据所述数据获取请求反馈的多组所述历史数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个待预测第二数据；

将多个所述待预测第二数据输入至所述预测模型，得到针对所述第一数据的预测范围。

7.一种计算公路工程人工单价的模型训练装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取针对公路工程建设项目的多组历史数据，任一组所述历史数据包括针对公路工程建设项目的人工单价的第一数据以及与人工单价相关的多个第二数据；

样本分类模块，用于将多组所述历史数据划分为训练样本和测试样本；

模型训练模块，用于基于所述训练样本对预构建的神经网络模型进行训练，得到所述神经网络模型的多组参数；

模型验证模块，用于基于所述测试样本，确定所述神经网络模型依据多组所述参数各自对应的预测误差值；

预测模型确定模块，用于依据所述预测误差值最小的一组所述参数，确定所述神经网络模型的目标参数，得到针对所述公路工程建设项目的预测模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，在获取针对公路工程建设项目的多组历史数据之后，数据获取模块还包括：

目标数据确定子模块，用于在针对第一数据的多个第二数据中，确定对第一数据无影响的目标数据；

目标数据过滤子模块，用于过滤多组历史数据各自包括的目标数据，得到多组待处理历史数据，以依据多组待处理历史数据来确定训练样本和测试样本。

9.一种终端，其特征在于，包括：存储器、一个或多个处理器以及一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，该程序被处理器执行时用于实现权利要求1至6中任一项所述的方法。