《表2 预测算法比较：基于RBF神经网络的施工进度日计划完工率预测模型》

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《基于RBF神经网络的施工进度日计划完工率预测模型》

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RBF神经网络对任意非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断。同时，对比常用的BP（Back Propagation）神经网络，RBF神经网络具有更强的自适应能力，随着项目的进行，项目的数据信息会随之不断更新累积，预测模型结构会随着样本数据的增加得到优化，从而进一步提高施工进度的预测精度。两种预测方法的比较见表2.