摘要：塔式起重机是建筑工地应用最频繁的起重设施之一,但在实际使用中,由于塔机运输的物料分属于不同的分包商,经常导致工地现场分包商间为争夺塔机资源而出现争论以及带来的分配不均等诸多问题。为解决该问题,将BP神经网络引入到灰色预测模型（GM）中,建立塔机耗费数据的GM（1,1）和BP神经网络组合模型,通过对塔机的使用数据分析预测,实现塔机资源分配合理化。验证结果表明,该组合模型与单一GM模型或BP神经网络模型相比,具有较高的预测精度,对塔机的合理分配有较好的效果。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社