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Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 8 (2023): Edition 1 (January 2023)
Accès libre
Research on Detection Model of Abnormal Data in Engineering Cost List
Jingyi Dai
Jingyi Dai
et
Dandan Ke
Dandan Ke
| 15 juin 2022
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 8 (2023): Edition 1 (January 2023)
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Publié en ligne:
15 juin 2022
Pages:
2567 - 2580
Reçu:
01 janv. 2022
Accepté:
27 mars 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00203
Mots clés
Project cost list
,
Detection of abnormal data
,
K-means clustering
© 2023 Jingyi Dai et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Fig. 1
Valuation process of quantity bill
Fig. 2
Extensive unit cost distribution of cast-in-place component reinforcement
Fig. 3
Flowchart for detecting abnormal unit price data
Fig. 4
Schematic diagram of K-means clustering results
Fig. 5
Experimental results of Laplace smoothing parameters K=9
Fig. 6
Results of Laplace smoothing parameters K=13
Fig. 7
K-means K value and accuracy results of the two Bayesian classification methods
Fig. 8
Flow chart of detecting abnormal data in the project cost list
Fig. 9
Abnormal data detection K value experiment diagram
Fig. 10
Experimental diagram of the comparison between the traditional method and the method of this topic