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    基于多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型研究

    2016-12-15 05:04:36高莉莉
    經(jīng)濟(jì)師 2016年11期
    關(guān)鍵詞:工程造價(jià)

    摘 要:文章提出了一種多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型,選擇建筑造價(jià)估計(jì)限制屬性變量,構(gòu)建特征因素模糊限制集,采用隸屬函數(shù)描述建筑特征的相似度,獲取建筑特征因素的量化值,得到模糊限制因子集的隸屬度,運(yùn)用模糊算法的工程造價(jià)估算模型進(jìn)行反復(fù)多次迭代計(jì)算,運(yùn)算出最優(yōu)解。比較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和本方法的均方誤差(MSE)以及平均絕對誤差百分率(MAPE)評價(jià)參數(shù),結(jié)果表明,文章建立的工程造價(jià)估算模型的估算更加準(zhǔn)確,具有更好的實(shí)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:工程造價(jià) 估算模型 多造價(jià)信息

    中圖分類號:F285 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1004-4914(2016)11-288-02

    一、引言

    隨著時(shí)代進(jìn)步與科技的發(fā)展,造價(jià)優(yōu)化管理模式也隨著迅速發(fā)展,逐漸走進(jìn)各大工程項(xiàng)目建設(shè)中,并受到高度關(guān)注。造價(jià)是各領(lǐng)域項(xiàng)目中的建設(shè)工程預(yù)期成本開支,或?qū)嶋H成本消耗開支一次性固定費(fèi)用的總投入,因此,造價(jià)管理優(yōu)化控制在工程項(xiàng)目中占據(jù)重要地位。市場急需建立起一項(xiàng)更完善、更優(yōu)化的造價(jià)管理模式,用于應(yīng)對市場中工程造價(jià)管理上的諸多問題。

    目前,對造價(jià)模型優(yōu)化方法有模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法的造價(jià)模型優(yōu)化方法,但這些方法優(yōu)化效果不顯著,模擬式仿照基礎(chǔ)編碼工作過程過于復(fù)雜,對科學(xué)技術(shù)的掌握操作熟練性要求過高,不利于一般性工程項(xiàng)目工程的造價(jià)管理,有待進(jìn)一步提高改善。

    本文提出了一種多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型,結(jié)合了模糊算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,通過高效和準(zhǔn)確的迭代運(yùn)算,可以更加快捷地得到工程造價(jià)的最優(yōu)解,為造價(jià)管理提供準(zhǔn)確有效的理論依據(jù),更好地指導(dǎo)開展建筑項(xiàng)目的工程造價(jià)管理工作。

    二、多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型

    (一)設(shè)定工程造價(jià)估算限制屬性變量

    全面分析建筑項(xiàng)目的工期、費(fèi)用和質(zhì)量,估算出建筑項(xiàng)目的最佳分配結(jié)構(gòu)。由多屬性效用函數(shù)分解規(guī)律,工程造價(jià)估算限制屬性可以把工期、費(fèi)用和質(zhì)量三個(gè)量描述為:

    上述表達(dá)式中,T表示建筑項(xiàng)目的工期,F(xiàn)表示建筑項(xiàng)目的費(fèi)用,Z表示建筑項(xiàng)目的質(zhì)量,ω(T,F(xiàn),Z)表示多屬性效用函數(shù)。ω(T)表示建筑項(xiàng)目的工期單變量效用函數(shù),ω(F)表示建筑項(xiàng)目的費(fèi)用單變量效用函數(shù),ω(Z)表示建筑項(xiàng)目的質(zhì)量單變量效用函數(shù),βY,βF和βZ分別表示工期、費(fèi)用、質(zhì)量的各單變量效用函數(shù)相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。權(quán)重系數(shù)直接反映了建筑項(xiàng)目管理者對建筑項(xiàng)目的工期、成本、質(zhì)量的重視程度,權(quán)值系數(shù)值是調(diào)研本行業(yè)的相關(guān)專家后得到的。

    (二)創(chuàng)建特征因素模糊限制集

    本文提出的這種多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型,運(yùn)用了模糊理論算法,結(jié)合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,可以更加快捷地搜索到學(xué)習(xí)因子的最優(yōu)位置,從而得到造價(jià)估算目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。

    三、工程造價(jià)估算模型的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    選取本公司近些年來的10組建筑項(xiàng)目類型數(shù)據(jù),分類總結(jié)了這些數(shù)據(jù),提取出單層建筑面積、層數(shù)、層高、平面形狀、結(jié)構(gòu)類型、基礎(chǔ)類型、地基承載力、埋深等8個(gè)特征因素,來驗(yàn)證基于多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型的準(zhǔn)確性與高效性,10組工程總結(jié)數(shù)據(jù)表見表1所示。

    為了驗(yàn)證本模型的準(zhǔn)確性與高效性,比較本模型與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工程造價(jià)估算,本文算法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估算結(jié)果見表2所示。本文估算的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)為10×22×2。

    為了更好地客觀衡量本文模型的優(yōu)劣,比較本文算法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)劣,采用均方誤差(MSE)和平均絕對誤差百分率(MAPE)兩個(gè)參數(shù)來比較衡量優(yōu)劣性。

    其中,γi表示實(shí)際值,i表示估算值,p表示估算樣本數(shù)。把表2中的數(shù)據(jù)代入上面公式中,可以計(jì)算出本文方法的MSE是18.15,MAPE是0.47,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MSE是66.21,MAPE是0.71。通過分析均方誤差(MSE)和平均絕對誤差百分率(MAPE)兩個(gè)參數(shù),可以非常明顯地得到采用本文方法獲取的建筑造價(jià)估算值的精度高于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí),本文方法估算的結(jié)果同實(shí)際結(jié)果的匹配度較高,實(shí)驗(yàn)證明,本文方法更加具有準(zhǔn)確性和高效性。

    四、總結(jié)

    本文提出了一種多造價(jià)信息限制的工程造價(jià)估算模型,是結(jié)合了模糊算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化模型,比較實(shí)驗(yàn)證明,該模型運(yùn)輸出的最優(yōu)解,更加具有準(zhǔn)確性和高效性,對現(xiàn)實(shí)建筑項(xiàng)目的工程造價(jià)管理具有理論指導(dǎo)意義,有利于提高建筑項(xiàng)目工程造價(jià)的管理水平,也將為公司在建筑項(xiàng)目中帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。但是,建筑項(xiàng)目的工程造價(jià)問題是一個(gè)復(fù)雜、綜合的問題,建立完善的估算模型是非常困難的,由于人為因素在其中也會起到相當(dāng)?shù)淖饔?,因此,也將給模型的建立和應(yīng)用帶來很大的困難,還有待進(jìn)一步地提高完善。

    參考文獻(xiàn):

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    [2] 劉懷蘭,牛輝,王佳.基于改進(jìn)遺傳算法的智能組卷模型優(yōu)化[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013(5)

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    [4] 李可,馬孝義,符少華.基于改進(jìn)遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度模型與算法[J].水力發(fā)電,2010(1)

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    [6] 曾暉.混合建筑造價(jià)估計(jì)經(jīng)濟(jì)模型研究與仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真,2015(3)

    (作者單位:中建安裝工程有限公司 江蘇南京 210046)

    (作者簡介:高莉莉,注冊造價(jià)工程師,經(jīng)濟(jì)師,研究方向:工程造價(jià)。)

    (責(zé)編:賈偉)

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