一种现有建筑改造成本预测方法

本发明提出一种现有建筑改造成本预测方法，提出GAN‑SANN组合模型，通过对收集得到的少量数据进行处理和量化，得到建筑改造成本数据集，然后通过GAN模型对数据集进行扩充，以此达到数据扩充的目的，随后，采用SANN对生成后的数据进行训练和测试，相较于其他预测模型，GAN‑SANN改造成本预测模型在预测精度和效率上具有显著优势，这一方法为现有建筑改造工程的成本快速测算提供了一种新途径，具有广泛的应用前景，通过引入深度学习技术，可以有效克服传统方法在现有建筑改造成本预测中的局限性，提高预测的准确性和可靠性。