摘要

城市轨道交通工程造价呈现出高度动态性与多维复杂性特征，亟须创新分析方法。基于分布式计算架构的大数据分析技术，结合深度学习算法构建造价动态分析模型，通过数据特征提取、时序分析与多维度建模，实现对工程地质条件与施工技术指标及材料价格趋势的动态监测。改进的长短期记忆网络模型对造价变化规律进行深度挖掘，能够准确识别关键影响因素。模型验证结果显示，在郑州与苏州等典型城市的预测误差控制在5%以内，为工程造价精准预测与科学决策提供有力支撑。

关键词