摘要：鉴于影响工程施工成本因素之间复杂的非线性关系，进行准确的工程施工成本预测有一定难度，提出鸡群算法（CSO）和极限学习机（ELM）结合的CSO—ELM工程施工成本预测模型．首先利用CSO对ELM模型的输入权值及偏置值进行全局搜索寻优，得到最佳参数；然后将该参数代入ELM模型中建立CSO—ELM工程施工成本预测模型；最后以11个气膜钢筋混凝土储仓工程为例，验证该模型的科学性．结果表明：CSO优化ELM的输入权值与偏置值是有效的；与传统ELM、BP神经网络模型相比，CSO—ELM模型具有更高的预测精度及效率，为工程施工成本预测提供了一个有效的方法．

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