基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海外項(xiàng)目造價(jià)估算研究

蘇龍

（中土集團(tuán)福州勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司，福建 福州 350000）

1 前言

在“一帶一路”合作共贏的理念下，眾多中國企業(yè)開始開拓海外市場，尤其是在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面。海外工程在前期競標(biāo)過程中，核心問題就在于工程報(bào)價(jià)情況，如何快速準(zhǔn)確地測算項(xiàng)目投資就成了項(xiàng)目談判和競標(biāo)成敗的關(guān)鍵。

區(qū)別于國內(nèi)項(xiàng)目要經(jīng)過預(yù)可研、可研、初步設(shè)計(jì)和施工圖幾個(gè)階段才會進(jìn)入實(shí)施階段，海外項(xiàng)目往往在前期就要完成投標(biāo)工作，而前期投資估算不但是項(xiàng)目成本管理的起點(diǎn)，也為后續(xù)挖掘降低成本的潛力指明了方向，所以選取合適的測算模型就尤為重要。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰恰很好地契合了這些需求。

2 海外項(xiàng)目報(bào)價(jià)特點(diǎn)

2.1 編制依據(jù)缺失

國內(nèi)投資估算主要是擴(kuò)大指標(biāo)估算法或概算指標(biāo)估算法，其本質(zhì)是根據(jù)工程的規(guī)模、結(jié)構(gòu)特征，套用相應(yīng)的估算或概算指標(biāo)，計(jì)算并匯總工程投資。

海外項(xiàng)目所在國大多沒有類似國內(nèi)各行業(yè)主管部門或行業(yè)協(xié)會頒布的通用編制規(guī)范、費(fèi)用定額或人材機(jī)造價(jià)信息，往往需要借鑒項(xiàng)目所在國以往類似項(xiàng)目的報(bào)價(jià)經(jīng)驗(yàn)，但因?yàn)楸Ｃ苄曰蚋偁幮缘膯栴}，一般很難獲取理想的資料來輔助報(bào)價(jià)。

2.2 測算重點(diǎn)不同

國內(nèi)項(xiàng)目除建安費(fèi)外，其他各項(xiàng)費(fèi)用都有相應(yīng)文號或市場指導(dǎo)價(jià)來明確取費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，工作的重點(diǎn)往往就在于建安費(fèi)的測算。且在建安費(fèi)中總價(jià)措施費(fèi)、間接費(fèi)、行業(yè)利潤率也都有相應(yīng)的取費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，所以核心工作集中在直接工程費(fèi)即人材機(jī)運(yùn)等幾項(xiàng)費(fèi)用的測算上。

國內(nèi)外項(xiàng)目費(fèi)用組成上無差別，區(qū)別在于海外項(xiàng)目的建安費(fèi)組成更靈活，主要體現(xiàn)在措施費(fèi)和間接費(fèi)利潤等費(fèi)用上。例如，在非洲同一國家不同地區(qū)的同類項(xiàng)目，有些項(xiàng)目現(xiàn)場安保費(fèi)用會很高，而另一些項(xiàng)目財(cái)務(wù)費(fèi)用會很高，不同地區(qū)項(xiàng)目在費(fèi)用組成或各費(fèi)用的權(quán)重上會差異很大。因此，海外項(xiàng)目前期投資測算的核心工作不僅在于直接工程費(fèi)，更在于現(xiàn)場措施費(fèi)、管理費(fèi)、當(dāng)?shù)囟愂盏确矫娴恼w把握。

2.3 時(shí)間緊、資料少

一般國內(nèi)項(xiàng)目招標(biāo)時(shí)已由設(shè)計(jì)方進(jìn)行詳細(xì)的施工圖設(shè)計(jì)，并編制了招標(biāo)控制價(jià)，報(bào)價(jià)單位只需在此基礎(chǔ)上進(jìn)行成本核算、競爭性報(bào)價(jià)即可。

海外項(xiàng)目很多情況下在可研階段就會完成招投標(biāo)工作，從發(fā)布招標(biāo)意向到確定中標(biāo)單位往往集中在很短的時(shí)間內(nèi)，而且業(yè)主對項(xiàng)目并無總體性把控，只能提出需求性意見，更無法給出比較詳細(xì)的招標(biāo)清單，這就決定了項(xiàng)目前期投資測算準(zhǔn)確與否全在于報(bào)價(jià)單位能力的高低。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述及特點(diǎn)

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦的功能特征，通過相互連接的大量簡單神經(jīng)元形成一張功能網(wǎng)，用以處理復(fù)雜的非線性問題。相當(dāng)于組裝了一臺具有類似人腦運(yùn)算能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，用以處理那些輸入和輸出之間具有某種客觀的、確定的或非確定、彼此之間有某種模糊聯(lián)系的規(guī)律性問題。

按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層級之間是否有聯(lián)系或反饋，又可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為普通前向網(wǎng)絡(luò)、輸出和輸入之間有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)、層內(nèi)互聯(lián)前向網(wǎng)絡(luò)、交互結(jié)合型網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于普通前向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，相鄰各層之間神經(jīng)元是全連接而同層神經(jīng)元之間無連接，是一種教學(xué)式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以下特點(diǎn)完美地契合了海外項(xiàng)目前期報(bào)價(jià)的各種需求，同時(shí)大量的海外工程實(shí)例也為訓(xùn)練估算模型提供了穩(wěn)定、有效的樣本，兩者之間存在相輔相成的關(guān)系。故本文嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建投資估算模型來快速準(zhǔn)確地測算海外項(xiàng)目前期工程造價(jià)。

（1）解決特定問題能力強(qiáng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)領(lǐng)域都得到了矚目的發(fā)展，尤其是在人工智能、信息處理、智能機(jī)器人、模式識別等領(lǐng)域已經(jīng)有了很多成功的案例，其優(yōu)勢就在于處理某種特定的問題。特別是那些對結(jié)果影響大的因素本身比較穩(wěn)定的情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更能表現(xiàn)出其優(yōu)勢。

（2）記憶存儲分散，并行處理能力強(qiáng)。區(qū)別于線性問題的指向性結(jié)果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量分散而又相互連接的神經(jīng)元來儲存和處理信息，其中一個(gè)神經(jīng)元可以接受多個(gè)上級神經(jīng)元的信號，通過神經(jīng)元之間復(fù)雜的連接關(guān)系構(gòu)造一種黑箱模型。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有輸入層、中間層和輸出層三級，但理論上只要中間層神經(jīng)元數(shù)目足夠多，就可以在較好的精度下解決任意非線性問題。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦運(yùn)行模式，采取了神經(jīng)元并行處理機(jī)制，這也大大提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的處理效率。也正是基于這種機(jī)制，任何單一神經(jīng)元的嚴(yán)重?fù)p傷往往并不會影響整體功能，這意味著這種高強(qiáng)度連接的網(wǎng)絡(luò)允許存在個(gè)別神經(jīng)元出現(xiàn)嚴(yán)重誤差，可以通過其他神經(jīng)元及相互之間的連接減少誤差。

（3）學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自我學(xué)習(xí)能力，這也是其最終能成為功能性系統(tǒng)的主要原因。通過大量樣本的訓(xùn)練，不斷修正神經(jīng)元之間突觸權(quán)值，加之系統(tǒng)具有記憶功能和適應(yīng)性，一旦訓(xùn)練和測試結(jié)果達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，系統(tǒng)就可以投入使用，而且每次使用又是一次新的學(xué)習(xí)過程，逐步趨于穩(wěn)定輸出。

（4）解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模糊的問題。在獲取大量類似問題的處理經(jīng)驗(yàn)后，人們往往能憑借關(guān)鍵信息就可以快速判斷某個(gè)問題大致的結(jié)果，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰恰就模擬了人腦憑借經(jīng)驗(yàn)處理復(fù)雜決策問題的過程，通過大量學(xué)習(xí)穩(wěn)定了這種經(jīng)驗(yàn)。其最突出的優(yōu)勢是具有極強(qiáng)的非線性映射能力，類似黑箱模型，使用者可以在不清楚輸入和輸出之間復(fù)雜關(guān)系的情況下得到理想的結(jié)果。

（5）操作簡單，快速得出結(jié)論。相關(guān)工作人員只需具有簡單的計(jì)算機(jī)操作能力，在訓(xùn)練成型的網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行輸入工作，模型會快速得出結(jié)論。雖然理論上不是每個(gè)非線性問題都可以得到理想的結(jié)果，甚至有些模型可能無解，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一旦經(jīng)過穩(wěn)定的訓(xùn)練，無論是穩(wěn)定性還是效率上都很有保障。

4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海外工程投資估算模型

4.1 模型基本原理

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海外工程投資估算模型的基本原理是將可能影響投資的各種因素作為輸入項(xiàng)映射至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元運(yùn)算后輸出包括投資在內(nèi)的一系列指標(biāo)。

對模型進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)由輸入層進(jìn)入，流經(jīng)各神經(jīng)元，通過初期配置給各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值來計(jì)算得出一個(gè)輸出值，再通過比較輸出值與實(shí)際值之間的差距判定誤差，系統(tǒng)會反向按照希望減少誤差的方向，從輸出層經(jīng)過中間層逐層修正各級神經(jīng)元的連接權(quán)值回到輸入層完成反饋。如此反復(fù)比對調(diào)整不斷修正神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，從而最終保證輸出值在實(shí)際值的合理誤差范圍內(nèi)。一旦訓(xùn)練完成，就可以用該網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型解決所訓(xùn)練的同類問題。

4.2 網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

4.2.1 整體框架搭建

由于采用的是兩層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先需要明確輸入層內(nèi)容，再根據(jù)實(shí)際需求確定輸出層內(nèi)容，結(jié)合訓(xùn)練樣本的數(shù)量及經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來確定隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，這里以鐵路橋梁工程為例進(jìn)行說明。

輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)由影響投資的主要因素決定，橋梁主要工程有基礎(chǔ)、墩臺、梁部、支座、橋面系和附屬工程等，根據(jù)以往鐵路橋梁造價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，基礎(chǔ)、墩臺、梁的費(fèi)用占總造價(jià)的80%左右，故主要選取地質(zhì)情況、基礎(chǔ)類型、各類樁基的平均長度、樁基樁徑、墩臺類型、墩臺高度、橋梁結(jié)構(gòu)、跨度、設(shè)計(jì)荷載、設(shè)計(jì)時(shí)速10項(xiàng)作為特征輸入項(xiàng)。此外，需要將人工、鋼筋、水泥、碎石、砂、木材、鋼絞線、減水劑、鋼模板、支座10項(xiàng)單價(jià)作為數(shù)據(jù)輸入項(xiàng)。所以，該模型的輸入層神經(jīng)元共為20個(gè)。

輸出層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)由項(xiàng)目需求而定，比如，橋梁總造價(jià)、單平米造價(jià)指標(biāo)、單延米造價(jià)指標(biāo)、人工工日消耗量、單延米水泥耗量等都可以作為輸出項(xiàng)。本文旨在快速測算海外項(xiàng)目前期投資情況，所以輸出項(xiàng)只選擇總投資1個(gè)。

雖然理論上隱藏層的數(shù)量和神經(jīng)元的個(gè)數(shù)越多，越能夠無限接近實(shí)際結(jié)果，但是，太多的層級和神經(jīng)元個(gè)數(shù)會減慢系統(tǒng)的訓(xùn)練時(shí)間并加大系統(tǒng)內(nèi)存的需求，而且可能會降低系統(tǒng)的穩(wěn)定性。目前并沒有通用的公式來明確輸入、輸出及隱層之間神經(jīng)元個(gè)數(shù)的關(guān)系，所以本文根據(jù)以下經(jīng)驗(yàn)設(shè)定隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)為20，后續(xù)需要根據(jù)訓(xùn)練情況和反饋結(jié)果來調(diào)整神經(jīng)元個(gè)數(shù)，這一過程需要很長的測試和穩(wěn)定過程。

隱藏神經(jīng)元的數(shù)量應(yīng)在輸入層的大小和輸出層的大小之間；

隱藏神經(jīng)元的數(shù)量應(yīng)為輸入層大小的2/3加上輸出層大小的2/3；

隱藏神經(jīng)元的數(shù)量應(yīng)小于輸入層大小的兩倍。

4.2.2 輸入預(yù)處理

輸入前需要對特征項(xiàng)這種定性的內(nèi)容進(jìn)行量化，便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算。輸入項(xiàng)中地質(zhì)情況、基礎(chǔ)類型等10項(xiàng)均是定性的描述，輸入前需要將這些特征量化為可以計(jì)算的數(shù)據(jù)。該過程本質(zhì)是將特征描述賦予特定的數(shù)學(xué)標(biāo)記，以砼灌注樁為例，可以構(gòu)造砼灌注樁孔徑集X={樁徑≤1m土，樁徑≤1m砂礫石，樁徑≤1m軟石，樁徑≤1m次堅(jiān)石，樁徑≤1m堅(jiān)石，樁徑≤1.5m土，樁徑≤1.5m砂礫石，樁徑≤1.5m軟石，樁徑≤1.5m次堅(jiān)石，樁徑≤1.5m堅(jiān)石......}，構(gòu)造映射F:F(X)=(1,2,3,4,5,6......)，通過映射的方式將10項(xiàng)特征描述項(xiàng)全部賦予可以計(jì)算的數(shù)值。

4.2.3 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

新版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱總結(jié)了目前常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，給出了各種各樣的設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)函數(shù)，這為使用者帶來了極大的便利。Matlab R2007工具箱有很多用于BP網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計(jì)的函數(shù)，常用的函數(shù)主要有：

（1）前向網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)Newff用于創(chuàng)建前向BP網(wǎng)絡(luò)；

傳遞函數(shù)logsig為S型的對數(shù)函數(shù)；tansig為S型的正切函數(shù)。

（2）學(xué)習(xí)函數(shù)learngd為基于梯度下降法的學(xué)習(xí)函數(shù)；learngdm為梯度下降動量學(xué)習(xí)函數(shù)。

（3）性能函數(shù)mse為均方誤差函數(shù)；msereg為均方誤差規(guī)范化函數(shù)。

（4）訓(xùn)練函數(shù)train用于對組建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，traingd函數(shù)為梯度下降BP算法函數(shù)。traingdm函數(shù)為梯度下降動量BP算法函數(shù)。

4.2.4 網(wǎng)絡(luò)建立

當(dāng)準(zhǔn)備工作完成后，就可以利用MATLAB工具箱中的上述函數(shù)來建立網(wǎng)絡(luò)模型。在本文中，擬建立一個(gè)兩層網(wǎng)絡(luò)(輸入層、隱層和輸出層組成)，隱層的傳遞函數(shù)采用tansigmoid，輸出層采用線性傳遞函數(shù)。隱層神經(jīng)元暫定為20個(gè)，輸出層神經(jīng)元為1個(gè)。

net=newff (minmax(ptr),[201],{‘tansig’‘purelin’},’trainlm‘)

4.3 模型的初始化和檢測

網(wǎng)絡(luò)的初始化是指對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，檢測是指在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完成后，使用非訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的過程和訓(xùn)練過程是一致的，是對模型泛化能力的一種測試。訓(xùn)練樣本和測試樣本都是歷史數(shù)據(jù)的提煉，如果使用訓(xùn)練樣本之外的數(shù)據(jù)集跑完系統(tǒng)流程后得出的結(jié)果也在誤差范圍內(nèi)，那么就可以認(rèn)為訓(xùn)練后的模型具有較好的泛化能力，可以開始用于新項(xiàng)目的投資測算。

本文以單線鐵路橋梁工程為例構(gòu)造基于MATLAB工具箱的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型，通過工作中收集到的項(xiàng)目資料提煉50組數(shù)據(jù)樣本，其中40組作為訓(xùn)練樣本，10組作為測試樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練和檢測。整個(gè)系統(tǒng)測試結(jié)果良好，總體誤差在13%左右，滿足前期報(bào)價(jià)的總體要求，可以運(yùn)用到實(shí)際工作中。

5 結(jié)語

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海外工程造價(jià)前期估算模型很好地利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征和學(xué)習(xí)能力，能夠通過大量的既有項(xiàng)目信息和數(shù)據(jù)來固化這些特征及信息與最終造價(jià)之間的規(guī)律關(guān)系。這可以避免傳統(tǒng)方式中的人為或客觀因素造成的不穩(wěn)定性，而且其測算速度相當(dāng)快，可以為海外項(xiàng)目快速決策和靈活調(diào)整方案帶來極大的便利。實(shí)踐證明，該模型可以很好地運(yùn)用在項(xiàng)目投資估算工作中，模型不僅服務(wù)于施工單位報(bào)價(jià)工作，也可以成為建設(shè)單位或金融機(jī)構(gòu)評估項(xiàng)目的輔助手段。未來若是能夠?qū)?xiàng)目工程進(jìn)行合理劃分來適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并提取到準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)結(jié)果的訓(xùn)練樣本，那其準(zhǔn)確性將有更大的提高。