大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與優(yōu)化研究

【摘要】文中深入探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)預(yù)測(cè)及優(yōu)化中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)采集與整合、挖掘與分析、模型構(gòu)建與優(yōu)化，以及在材料采購(gòu)、施工進(jìn)度、質(zhì)量控制等方面的優(yōu)化作用，同時(shí)展望了其應(yīng)用前景。研究結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)可整合項(xiàng)目規(guī)模、地理位置、材料價(jià)格等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。文中綜合考慮影響因素，為項(xiàng)目管理者提供可靠的成本估算與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，助力資源優(yōu)化配置、降低風(fēng)險(xiǎn)及提升效益，推動(dòng)工程造價(jià)管理向智能化、自動(dòng)化發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；工程造價(jià)；質(zhì)量控制

【中圖分類號(hào)】TU17 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-6028（2025）01-0180-03

0 引言

隨著全球信息技術(shù)迅猛進(jìn)步，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為時(shí)代標(biāo)志性產(chǎn)物，正以前所未有的速度和規(guī)模融入各行各業(yè)，推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與深刻變革。在工程造價(jià)這一復(fù)雜關(guān)鍵領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)應(yīng)用潛力和價(jià)值巨大。工程造價(jià)是工程項(xiàng)目管理的重要部分，其預(yù)測(cè)與控制的準(zhǔn)確性直接影響項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益與可持續(xù)發(fā)展。然而，傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法依賴有限的歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)判斷，難以全面準(zhǔn)確反映動(dòng)態(tài)變化。大數(shù)據(jù)技術(shù)則為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與優(yōu)化帶來(lái)了新思路與解決方案，其具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集、整合、分析和挖掘能力，可以處理分析海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，揭示內(nèi)在聯(lián)系與潛在規(guī)律，在工程造價(jià)領(lǐng)域能用于項(xiàng)目全生命周期各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全面精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化[1]。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用復(fù)雜且精細(xì)，依托先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和對(duì)該領(lǐng)域的深入理解，涵蓋數(shù)據(jù)采集與整合、挖掘與分析以及預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，形成完整閉環(huán)的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用體系。

1.1 數(shù)據(jù)采集與整合

在工程造價(jià)預(yù)測(cè)這個(gè)復(fù)雜精細(xì)的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)收集與整合是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的首要步驟，所需數(shù)據(jù)類型豐富，包括歷史項(xiàng)目成本、工期、質(zhì)量等指標(biāo)、材料價(jià)格及其波動(dòng)趨勢(shì)、市場(chǎng)行情如房地產(chǎn)走勢(shì)和供需關(guān)系、政策法規(guī)如稅率和環(huán)保要求、勞動(dòng)力成本差異等。數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，有官方數(shù)據(jù)、行業(yè)協(xié)會(huì)報(bào)告、市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)調(diào)研報(bào)告、企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)等，應(yīng)采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)自動(dòng)抓取信息、API接口調(diào)用獲取最新數(shù)據(jù)等技術(shù)手段。采集只是開(kāi)始，更要將不同渠道和格式的數(shù)據(jù)有效整合，建立統(tǒng)一存儲(chǔ)管理平臺(tái)，運(yùn)用分布式存儲(chǔ)技術(shù)分散存儲(chǔ)在多節(jié)點(diǎn)，提高效率和可靠性，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)清洗轉(zhuǎn)換加載形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，便于后續(xù)挖掘分析，該平臺(tái)能集中存儲(chǔ)高效管理數(shù)據(jù)并提供快速訪問(wèn)服務(wù)，為模型構(gòu)建優(yōu)化提供有力支持。

工程造價(jià)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與整合極為重要，數(shù)據(jù)種類涵蓋多方面且來(lái)源廣泛，采集手段多樣，而整合則需借助特定技術(shù)建立平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效管理與結(jié)構(gòu)化處理，這是構(gòu)建精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型的重要基礎(chǔ)，也是為后續(xù)環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)保障的必要舉措。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘與分析

在工程造價(jià)預(yù)測(cè)的復(fù)雜環(huán)境中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，揭示海量信息背后的規(guī)律與模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具，可揭示不同材料、設(shè)備價(jià)格的內(nèi)在聯(lián)系，例如分析歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)能發(fā)現(xiàn)特定材料的價(jià)格波動(dòng)與另一種材料價(jià)格的關(guān)聯(lián)性，有助于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)材料成本的變化趨勢(shì)。

聚類分析技術(shù)能將有相似特征的項(xiàng)目或材料歸類，借此識(shí)別成本預(yù)測(cè)的關(guān)鍵變量與影響因素，深入研究這些類別可更精確地預(yù)測(cè)相似項(xiàng)目或材料成本，以提高準(zhǔn)確性和可靠性[2]。

時(shí)間序列分析技術(shù)在工程造價(jià)預(yù)測(cè)中很重要，能捕捉材料價(jià)格、勞動(dòng)力成本等隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以預(yù)測(cè)未來(lái)成本情況，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)可揭示成本變化的周期性、季節(jié)性和趨勢(shì)性特征，為預(yù)測(cè)提供支持。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘與分析中的作用越來(lái)越重要，決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等算法可深入學(xué)習(xí)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜規(guī)律和模式，既能處理線性關(guān)系也能處理非線性關(guān)系，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)工程造價(jià)。數(shù)據(jù)挖掘與分析的結(jié)果為工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建提供了數(shù)據(jù)支持與理論依據(jù)，能識(shí)別關(guān)鍵因素、揭示內(nèi)在規(guī)律來(lái)指導(dǎo)模型構(gòu)建，還能為模型優(yōu)化提供反饋依據(jù)以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。

1.3 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與優(yōu)化

在構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型時(shí)選擇合適算法與參數(shù)極為關(guān)鍵，算法決定了其基本形態(tài)與預(yù)測(cè)能力，線性回歸模型用于捕捉線性關(guān)系，非線性回歸模型處理復(fù)雜非線性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸算法學(xué)習(xí)與泛化能力在工程造價(jià)預(yù)測(cè)中有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。但選擇算法要綜合考慮數(shù)據(jù)特性、預(yù)測(cè)目標(biāo)復(fù)雜性和計(jì)算效率等，確保預(yù)測(cè)精度與可靠性，僅選擇合適算法不足以構(gòu)建優(yōu)秀模型，模型泛化能力即對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性能也很重要。因此為提高泛化能力，需采用交叉驗(yàn)證技術(shù)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集多次訓(xùn)練測(cè)試，評(píng)估穩(wěn)定性與性能，正則化技術(shù)約束參數(shù)防止過(guò)擬合，集成學(xué)習(xí)方法結(jié)合多個(gè)模型結(jié)果提高整體預(yù)測(cè)精度與穩(wěn)定性[3]。

隨著項(xiàng)目環(huán)境和數(shù)據(jù)變化，預(yù)測(cè)模型需持續(xù)優(yōu)化調(diào)整，包括引入新影響因素反映市場(chǎng)和技術(shù)對(duì)工程造價(jià)的影響、更新包含最新項(xiàng)目和市場(chǎng)信息的數(shù)據(jù)集、調(diào)整模型參數(shù)優(yōu)化預(yù)測(cè)性能。持續(xù)優(yōu)化調(diào)整可使模型保持最佳狀態(tài)，提高預(yù)測(cè)精度與適應(yīng)性?？傊?，大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)預(yù)測(cè)中應(yīng)用復(fù)雜精細(xì)，要綜合多種技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化，為工程項(xiàng)目提供經(jīng)濟(jì)效益和可持續(xù)發(fā)展的有力支持。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)優(yōu)化中的應(yīng)用

在工程造價(jià)優(yōu)化領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的潛力和價(jià)值越發(fā)凸顯，其通過(guò)深度挖掘和分析海量數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)優(yōu)化材料采購(gòu)、施工進(jìn)度與質(zhì)量控制等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可有效降低工程成本并顯著提升項(xiàng)目整體效益。

2.1 材料采購(gòu)優(yōu)化

在材料采購(gòu)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)為采購(gòu)部門提供精準(zhǔn)信息支持，它通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)價(jià)格捕捉微小波動(dòng)，結(jié)合歷史價(jià)格和供求關(guān)系分析，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建精準(zhǔn)的材料價(jià)格預(yù)測(cè)模型。該模型能預(yù)測(cè)未來(lái)總體走勢(shì)且細(xì)化到不同材料和時(shí)間段的價(jià)格預(yù)測(cè)，為采購(gòu)部門提供采購(gòu)時(shí)機(jī)建議，以便在價(jià)格低時(shí)適量采購(gòu)、高時(shí)調(diào)整采購(gòu)量或找替代材料，從而控制成本、避免價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在供應(yīng)商選擇與評(píng)估方面也很重要，收集分析其歷史交易、產(chǎn)品質(zhì)量、交貨準(zhǔn)時(shí)率等多維度信息構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，綜合考慮多方面表現(xiàn)，篩選優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商確保材料質(zhì)量和供應(yīng)穩(wěn)定，還能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)供應(yīng)商動(dòng)態(tài)，包括財(cái)務(wù)狀況、生產(chǎn)能力等提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，讓采購(gòu)部門提前采取措施，避免供應(yīng)中斷或質(zhì)量不達(dá)標(biāo)等問(wèn)題，借大數(shù)據(jù)技術(shù)采購(gòu)部門能科學(xué)高效采購(gòu)，為工程順利進(jìn)行提供保障。

2.2 施工進(jìn)度優(yōu)化

通過(guò)收集分析工程量、人員配置、設(shè)備使用等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能迅速發(fā)現(xiàn)施工瓶頸與潛在問(wèn)題，如施工環(huán)節(jié)進(jìn)度滯后時(shí)，可定位是材料供應(yīng)不足、人員調(diào)配不當(dāng)還是設(shè)備故障所致?；诰珳?zhǔn)數(shù)據(jù)分析，項(xiàng)目管理者能迅速制訂調(diào)整材料采購(gòu)計(jì)劃，確保按時(shí)到位、優(yōu)化人員配置提高效率、維修或更換設(shè)備恢復(fù)生產(chǎn)能力等應(yīng)對(duì)措施確保施工進(jìn)度，避免工期延誤和成本增加[4]。

大數(shù)據(jù)技術(shù)還能預(yù)測(cè)施工進(jìn)度趨勢(shì)，為項(xiàng)目管理者提供前瞻性決策支持。它通過(guò)深入學(xué)習(xí)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)揭示施工進(jìn)度變化規(guī)律模式，如季節(jié)性波動(dòng)、節(jié)假日影響等，項(xiàng)目管理者可據(jù)此預(yù)測(cè)未來(lái)施工進(jìn)度變化趨勢(shì)，提前識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)并制定應(yīng)對(duì)策略，如預(yù)測(cè)天氣影響施工進(jìn)度時(shí)提前調(diào)整施工計(jì)劃、增加施工力量或調(diào)整施工順序以確保施工進(jìn)度，為工程順利完成提供保障。

2.3 質(zhì)量控制優(yōu)化

在當(dāng)今工程建設(shè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)收集和深入分析施工現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)結(jié)果、施工記錄等數(shù)據(jù)，為工程項(xiàng)目質(zhì)量保障提供強(qiáng)大支持。例如，大型建筑工程項(xiàng)目每天產(chǎn)生眾多材料檢測(cè)數(shù)據(jù)、施工工藝參數(shù)數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)收記錄等，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)實(shí)時(shí)收集整理，快速準(zhǔn)確把握工程質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化情況。

當(dāng)施工環(huán)節(jié)質(zhì)量數(shù)據(jù)異常時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)會(huì)迅速預(yù)警以提醒項(xiàng)目管理者核查處理，如橋梁工程建設(shè)中對(duì)混凝土強(qiáng)度檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)某批次強(qiáng)度數(shù)據(jù)低于設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)立即向管理者發(fā)送預(yù)警信息，管理者可迅速組織技術(shù)人員排查該批次混凝土生產(chǎn)、運(yùn)輸、澆筑等環(huán)節(jié)，找出問(wèn)題并采取相應(yīng)的補(bǔ)救措施，避免出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致工程進(jìn)度延誤和安全隱患[5]。大數(shù)據(jù)技術(shù)基于歷史與當(dāng)前狀況構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，以對(duì)項(xiàng)目未來(lái)質(zhì)量狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)可對(duì)工程質(zhì)量進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)與評(píng)估，以確保符合標(biāo)準(zhǔn)要求。在道路工程建設(shè)過(guò)程中，利用傳感器等設(shè)備對(duì)道路平整度、壓實(shí)度等質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)傳輸至大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行分析評(píng)估。若某段道路壓實(shí)度不符合標(biāo)準(zhǔn)要求，系統(tǒng)將通知施工人員返工直至達(dá)標(biāo)，這種持續(xù)監(jiān)測(cè)與評(píng)估能有效確保工程質(zhì)量的穩(wěn)定性與可靠性，避免在交付后發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，進(jìn)而減少后期維修成本和安全風(fēng)險(xiǎn)。具體應(yīng)用見(jiàn)表1。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)中的應(yīng)用前景

1）數(shù)據(jù)資源豐富化，提升工程造價(jià)決策科學(xué)性。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷進(jìn)步，工程造價(jià)領(lǐng)域面臨前所未有的變革機(jī)遇，數(shù)據(jù)資源豐富化與高效共享是推動(dòng)工程造價(jià)決策科學(xué)化、精準(zhǔn)化的關(guān)鍵。物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)的廣泛應(yīng)用使數(shù)據(jù)來(lái)源更多元、類型更豐富，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘分析，這些數(shù)據(jù)資源被轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息知識(shí)，為工程造價(jià)決策提供更全面準(zhǔn)確的支持，同時(shí)數(shù)據(jù)共享機(jī)制的建立打破了部門與企業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘，促進(jìn)資源充分利用，進(jìn)一步提升工程造價(jià)決策的科學(xué)性與精準(zhǔn)性。

2）技術(shù)深度融合，打造智能化工程造價(jià)管理系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)技術(shù)與云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)深度融合，為工程造價(jià)管理系統(tǒng)智能化、自動(dòng)化發(fā)展注入新活力。云計(jì)算提供強(qiáng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力，為大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用奠定基礎(chǔ)，人工智能模擬人類思維與決策過(guò)程，實(shí)現(xiàn)更智能的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)，構(gòu)建的高效智能工程造價(jià)管理系統(tǒng)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析工程造價(jià)數(shù)據(jù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)與問(wèn)題并快速制定應(yīng)對(duì)措施，還能根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況與需求，自動(dòng)調(diào)整工程造價(jià)計(jì)劃與控制策略以確保精準(zhǔn)控制與有效管理[6]。

3）推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展，促進(jìn)工程造價(jià)領(lǐng)域融合協(xié)作。大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛深入發(fā)展，推動(dòng)了工程造價(jià)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展及與其他領(lǐng)域融合協(xié)作，該領(lǐng)域不斷出現(xiàn)新理念、新方法和新模式并拓展到項(xiàng)目管理、施工管理、質(zhì)量管理等相關(guān)領(lǐng)域，同時(shí)促進(jìn)其與建筑設(shè)計(jì)、施工管理、金融、保險(xiǎn)等領(lǐng)域深度融合協(xié)作，推動(dòng)工程項(xiàng)目全生命周期管理并為融資和保險(xiǎn)提供更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與定價(jià)支持。要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價(jià)領(lǐng)域廣泛深入應(yīng)用仍需克服數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享機(jī)制等挑戰(zhàn)，要加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用、建立健全數(shù)據(jù)安全管理制度與規(guī)范并推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享機(jī)制建設(shè)。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和完善，其在工程造價(jià)領(lǐng)域的應(yīng)用將更廣泛深入。數(shù)據(jù)資源豐富高效共享、與云計(jì)算和人工智能等前沿技術(shù)深度融合、工程造價(jià)領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展，會(huì)推動(dòng)工程造價(jià)管理向智能化、自動(dòng)化發(fā)展，推動(dòng)行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。展望未來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)將在該領(lǐng)域發(fā)揮更重要的作用，為工程造價(jià)管理提供更精準(zhǔn)高效的決策支持與控制手段，推動(dòng)其向科學(xué)化、智能化發(fā)展期待深度融合催生出更多創(chuàng)新成果與業(yè)務(wù)模式，為建筑行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展注入新活力。

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[作者簡(jiǎn)介]胡永波（1981—），男，山東東營(yíng)人，本科，工程師，研究方向：工程造價(jià)。