造价估算范文

2024-05-08

造价估算范文（精选9篇）

造价估算第1篇

随着时代进步与科技的发展,造价优化管理模式也随着迅速发展,逐渐走进各大工程项目建设中,并受到高度关注。造价是各领域项目中的建设工程预期成本开支,或实际成本消耗开支一次性固定费用的总投入,因此,造价管理优化控制在工程项目中占据重要地位。市场急需建立起一项更完善、更优化的造价管理模式,用于应对市场中工程造价管理上的诸多问题。

目前,对造价模型优化方法有模拟退火算法、神经网络算法和遗传算法的造价模型优化方法,但这些方法优化效果不显著,模拟式仿照基础编码工作过程过于复杂,对科学技术的掌握操作熟练性要求过高,不利于一般性工程项目工程的造价管理,有待进一步提高改善。

本文提出了一种多造价信息限制的工程造价估算模型,结合了模糊算法和BP神经网络算法,通过高效和准确的迭代运算,可以更加快捷地得到工程造价的最优解,为造价管理提供准确有效的理论依据,更好地指导开展建筑项目的工程造价管理工作。

二、多造价信息限制的工程造价估算模型

(一)设定工程造价估算限制属性变量

全面分析建筑项目的工期、费用和质量,估算出建筑项目的最佳分配结构。由多属性效用函数分解规律,工程造价估算限制属性可以把工期、费用和质量三个量描述为:

上述表达式中,T表示建筑项目的工期,F表示建筑项目的费用,Z表示建筑项目的质量,ω(T,F,Z)表示多属性效用函数。ω(T)表示建筑项目的工期单变量效用函数,ω(F)表示建筑项目的费用单变量效用函数,ω(Z)表示建筑项目的质量单变量效用函数,βY,βF和βZ分别表示工期、费用、质量的各单变量效用函数相应的权重系数。权重系数直接反映了建筑项目管理者对建筑项目的工期、成本、质量的重视程度,权值系数值是调研本行业的相关专家后得到的。

本文采用二次凹函数为筑效用函数,D表示建筑项目的工期,假设建筑项目工期效用值为1,则有:

通过计算合同总价与计划利润和税金后的(1-ζ)W之差可以得到建筑项目的实际费用,假设建筑项目费用效用值为1,则有:

在保证建筑项目质量满足要求的前提下,假设建筑项目质量效用值为1,则有:

(二)创建特征因素模糊限制集

分析建筑项目的各种要素,可以得到主要干扰建筑造价的关键因素有:建筑平均面积(m2)、平均层数、标准层高(m)、户型、结构特征、平均地基承载力、平均埋深(m)等。建筑项目特征因素的模糊集,可以表示为:

E=(ei),i=1,2,…,p

(三)构建造价模糊隶属度

各种不同建筑特征因素的相识度可以用隶属函数来表示,各种建筑特征因素可以利用定性定量分析推理方法进行量化计算,通过归一化处理后,可以计算出模糊限制因子集的隶属度,可以表示为:

其中,ωi表示为第i个建筑特征因素的隶属度。

(四)多次迭代计算最优解

运用多造价信息限制的工程造价估算模型,结合了BP神经网络算法,通过反复迭代搜索,运算出符合要求的造价估算目标函数的最优解。

首先设定学习因子,搜索出学习因子的最优位置,对第i个学习因子的位置进行设定:

学习因子的搜索速度可以表示为:

所得到的整体学习因子群的空间群体最优位置,可以通过下式及时修正学习因子群的位置,可以实现对学习因子速度的调整和体现学习因子的学习能力,可以避免学习因子寻优过程出现局部最小化问题。

本文提出的这种多造价信息限制的工程造价估算模型,运用了模糊理论算法,结合了BP神经网络算法,可以更加快捷地搜索到学习因子的最优位置,从而得到造价估算目标函数的最优解。

三、工程造价估算模型的实验验证

选取本公司近些年来的10组建筑项目类型数据,分类总结了这些数据,提取出单层建筑面积、层数、层高、平面形状、结构类型、基础类型、地基承载力、埋深等8个特征因素,来验证基于多造价信息限制的工程造价估算模型的准确性与高效性,10组工程总结数据表见表1所示。

为了验证本模型的准确性与高效性,比较本模型与传统的BP神经网络模型的工程造价估算,本文算法与传统BP神经网络算法估算结果见表2所示。本文估算的BP神经网络模型结构为10×22×2。

为了更好地客观衡量本文模型的优劣,比较本文算法与传统BP神经网络算法的优劣,采用均方误差(MSE)和平均绝对误差百分率(MAPE)两个参数来比较衡量优劣性。

其中,γi表示实际值,表示估算值,p表示估算样本数。把表2中的数据代入上面公式中,可以计算出本文方法的MSE是18.15,MAPE是0.47,而BP神经网络的MSE是66.21,MAPE是0.71。通过分析均方误差(MSE)和平均绝对误差百分率(MAPE)两个参数,可以非常明显地得到采用本文方法获取的建筑造价估算值的精度高于传统的BP神经网络,同时,本文方法估算的结果同实际结果的匹配度较高,实验证明,本文方法更加具有准确性和高效性。

四、总结

本文提出了一种多造价信息限制的工程造价估算模型,是结合了模糊算法和BP神经网络算法的优化模型,比较实验证明,该模型运输出的最优解,更加具有准确性和高效性,对现实建筑项目的工程造价管理具有理论指导意义,有利于提高建筑项目工程造价的管理水平,也将为公司在建筑项目中带来可观的经济效益和社会效益。但是,建筑项目的工程造价问题是一个复杂、综合的问题,建立完善的估算模型是非常困难的,由于人为因素在其中也会起到相当的作用,因此,也将给模型的建立和应用带来很大的困难,还有待进一步地提高完善。

参考文献

[1]李盼盼,朱伟兴.基于改进遗传算法的TS模糊模型的优化设计[J].传感器与微系统,2008(8)

[2]刘怀兰,牛辉,王佳.基于改进遗传算法的智能组卷模型优化[J].华中科技大学学报(自然科学版),2013(5)

[3]王南,张京军,高瑞贞.基于改进遗传算法多体模型的汽车悬架参数优化[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2007(26)

[4]李可,马孝义,符少华.基于改进遗传算法的水电站优化调度模型与算法[J].水力发电,2010(1)

[5]曹云,徐奋强.基于改进遗传算法的长短桩复合地基优化设计[J].水文地质工程地质,2011(6)

市政道路工程造价估算方法研究论文第2篇

关键词：市政道路工程；造价估算；分析与实践

在当前市政道路工程施工建设中，对整个工程项目进行造价估算是整个工程项目的重要环节，其估算结果影响市政道路工程后期运行的资金供给情况，最终影响工程项目开展。由此可见，开展对市政道路工程造价估算方法问题的讨论具有较大的实际意义。从当前市政道路工程造价估算方法来看，其估算方法多样，主要包括灰色关联理论、模糊数学、神经网络估算等多种方法，如何选择一种符合本工程要求的造价估算方法，是施工单位普遍关注的问题。本文将以此为背景，对市政道路工程造价估算方法的相关问题进行分析。

1市政道路工程造价估算中存在的问题

对现代工程项目而言，工程造价估算是判断一个工程项目能否进行投资的关键指标，只有获得科学的工程造价估算结果，相关单位才能判断是否应该向该项目进行投资或管理。在传统市政道路工程造价估算中，相关单位主要采取了不同估算方法，并建立了与之相适应的模型。但在技术应用过程中，市政道路工程造价估算存在多方面问题，并具体表现为以下几点：（1）估算的方法、模型十分复杂，导致在应用过程中经常出现错误。以回归分析法为例，在该技术的应用过程中，在没有相应软件的支撑下，相关人员只能通过大量的人工计算来判断相关参数，难以通过计算机实现计算。这无疑增大了人为因素对计算结果的影响，导致估算结果出现误差的概率进一步增大。（2）估算结果的准确性取决于原始数据质量，需要掌握影响工程施工的各项参数。但部分施工单位在原始材料处理中，难以保证工程数据质量，导致估算结果与实际工程存在偏差[1]。（3）在估算模型中，模型存在一定的片面性，不能从整个工程项目的方向进行考虑，仅仅是在掌握工程共性的基础上进行分析，导致估算结果存在片面性，也会影响估算结果准确性。

2市政道路工程造价估算方法分析

2.1基于案例推理的估算方法

从当前工程项目开展情况而言，工程投资估算方法的关键就是通过获取与本工程相似的案例进行分析，并对比两个工程项目在估算中的相同点与不同点，在确定相互之间的差异后，估算可能存在的最终值差，并在最终估算的结果±最终值差，就能确定项目的最终估算数据。在这种理论的影响下，基于案例推理的估算方法应运而生[2]。就该方法而言，其在具体应用中存在优势：（1）可以在模糊数学方法的支撑下，全面计算待估工程与典型工程之间的差异，在了解两个工程的相同与差异后，能够进一步明确工程项目造价情况，能有效减少工程项目时间，保证工期。（2）该方法借助了神经网络方法的相关内容，适用于处理非结构化信息。在案例推理过程中，相关人员需要更多的分析估算结果的适用性，降低了工程基础数据对估算结果的影响。正是由于基于案例推理的估算方法具有以上优点，才能保证该技术被高质量的应用在工程项目估算中，满足市政道路工程管理的要求。

2.2基于灰色理论的估算方法

灰色系统理论于1982年创立，主要指在信息条件不完全情况下的数据分析，这一特点满足我国市政工程估算管理的现状，具有一定的实用性。一般认为，由于市政项目估算具有一定的规律，并且在对该规律进行研究之后，就能确定其时序特征，最终确定一个系统，最后对系统进行充分的利用，就能对未发生事物进行预测。在市政道路工程造价估算中，其具体的流程如图1所示。根据图1的相关内容可以判断，在开展基于灰色理论的估算方法过程中，需要重视对以下几方面的控制：（1）对工程特征的选取。考虑到很多因素都会对工程造价估算结果产生影响，因此在估算过程中，要将这些因素进行系统的分析与总结，在形成一个完整的工程特征参数体系后，实现对整个工程项目的分析与处理[3]。（2）对参照工程的选择。参照工程的合理性影响了估算结果的准确性。因此在选择参照工程中，需要根据共同挑选几个相似度最高的工程为参照工程，并且能在确定相关关联性的情况下，将灰色分析引入到该理论中，最终确定工程项目的灰色关联系数。（3）确定权重分配方法。在确定特征因素并建立了相应的特征体系后，需要针对不同因素对工程造价估算的影响进行分析。在灰色理论的影响下，该工作主要由权重进行分配处理；而在参数选择中，也可以选择费用相对较大的参数为核心，并将其作为基准开展分析[4]。

3应用分析

3.1基于案例推理估算法的应用实例分析

在基于案例推理估算法的应用过程中，需要结合当时市政道路工程的市场信息进行造价估算，在这个过程中，涉及到案例选取、权重分配等内容。（1）问题描述输入当前工程信息，包括主线里程：13.66km，修建时间2012年，路基宽度33m，互通式立交0.129处/km，路面形式0.8，地貌特征0.2。（2）案例选取与引入考虑到该工程案例的特殊性，选取两个与该工程相似的案例。（3）案例调整从对比案例的相关参数来看，由于对比案例的主线里程明显高于本次研究案例，因此在数据分析中要适当考虑该差异，并围绕具体的市场价格变化进行调整。在造价估算处理中，需要结合不同时间段的市场价格变化，并根据对比案例与研究案例的施工量进行分析，根据2个对比案例的平均造价建安费，扣除时间差、工程量差、原材料费用差、施工人员费用差等数据，最终获得的数据就是本案例的最终造价估算结果。该项目进行上述计算，得出研究案例造价的最终估算结果为687.44万元。（4）方案评价对工程造价的估算结果进行分析，发现其相关参数指标与当地的市场价格、该地区传统的市政道路造价基本一致，因此认为该造价结果科学有效。

3.2基于灰色理论估算方法的应用实例分析

从方法应用来看，基于灰色理论的估算方法与案例推理估算法存在明显的相同性，主要表现在案例选取、权重控制等方面。（1）案例选择在某市政工程的造价估算分析中，选取主线里程、路基宽度、排水管道长度、所在地区、修建时间等为基本参照物，在判断不同数据的特征与使用要求后，结合灰色理论的相关内容进行造价估算。（2）案例描述与对比参数根据案例选择的相关要求，结合案例库的组织形式与特征指标进行输入，相关资料为：主线里程：18.33、路基宽度33m、排水管道长度736.0m、所在地区0.6、修建时间2012年。案例检索：考虑到工程项目的具体特征，以“路面行驶相同”为检索条件进行初级检索，共获取与目标案例2个工程（根据案例资料可知，目标案例的造价分别为4957.06万元、4736.61万元），并对工程案例的相关数据进行分析。

4结束语

主要讨论了市政道路工程造价估算的相关内容，并结合实际工程案例，对其估算方法进行讨论。从两种方法的应用情况来看，控制工程特征选取过程、确定影响权重分配方式是影响市政道路工程造价估算结果的重要因素，应该在未来工作中予以高度重视。而从其他学者的研究过程来看，建立相应的数据模型也是解决工程造价估算问题的关键，在未来工作中要重视对模型数据的质量控制工作，以保证工程项目造价结果能满足工程项目的具体要求，为提高市政道路工程质量奠定基础。

参考文献：

造价估算第3篇

【关键词】建设项目；投资估算；工程造价；全过程控制

建设项目可行性研究报告是进行工程设计和施工的基础，而投资估算是可行性研究报告的重要组成部分，是项目经济评价的依据，也是确定投资规模和进行资金筹措的依据，并对项目能否取得经济效益进行测预，直接影响后续的设计。所以可行性研究报告阶段的投资估算是否准确显得尤其重要。

同时，建设工程造价管理的基本宗旨就是合理确定造价、有效控制造价。其中造价的有效控制贯穿于工程建设的全过程，是以效益为导向的工程建设的重要环节。因此，对目前建设项目工程造价控制中存在的问题进行分析，并探讨一些具体的解决措施与办法有较强的理论和现实意义。

一、建设项目可行性报告中的投资估算

可行性研究报告阶段的投资估算编制的基础是批复的项目建议书，项目建议书是建设单位上报国家管理部门的建议文件，是对建设项目的一个整体规划，它包含了项目的必要性、产品方案、建设内容、建设地点、建设条件、投资估算和资金筹措、进度安排、经济效益等内容，在可行性研究报告阶段的投资估算编制时，应根据批准的项目建议书内容确定投资规模。在可行性研究报告阶段对投资估算的投资规模误差要求控制在±30%以内，保证投资估算的投资规模在允许的范围内。其次确定建设项目所在的行业，准确选择投资估算的编制依据。同时依据项目建议书提出的建设地点，收集、了解当地项目投资造价情况，以及当地政府对项目费用的特殊要求。

1、投资估算中工程费用的计算

投资估算中工程费用主要包括建筑工程费、设备购置及安装费、工器具费。

投资估算一般采用经验投资估算指标、类似工程造价资料。采用这些数据时一定要注意它的时效性，因为指标的收集、编制、发行都有时限要求。要使用最新的数据，同时使用数据的来源应尽量可靠。

建筑工程费的计算应注意建筑工程造价指标的选取，尽量选用当地近期的类似工程作参考，结合项目的特征，对指标进行适当的调整后计算建筑工程费。

设备购置及安装费的计算很重要，这部分费用一般占总投资的50%以上，所以要充分重视设备价格的确定，应经过多方面的比较分析，确定出合理的设备价格。设备运杂费及安装费费率的选取要依据行业的规定，结合项目中的设备类型确定费率的大小。

工具器具及生产家具费的计算应依据设备的性质选取相应的费率进行计算，按经验数据计算的同时，也要参考当地现行工程的造价情况。

2、投资估算中工程建设其他费用的计算

投资估算中工程建设其他费用主要包括土地使用费、建设单位管理费、建设单位临时设施费、工程监理费、研究实验费、国内专有技术及专利使用费、勘察设计费、工程保险费、样品样机购置费、供电贴费、办公及生活家具购置费、生产准备费、引进技术和进口设备其他费用、联合试运转费、地方规定费用、预备费、建设期利息等费用。以上费用应根据项目具体情况进行取舍，费用基数及费率应按照国家及行业的相关规定选择，还要了解项目的具体情况。在编制可行性研究报告时如果企业已经签订和同意向的则按照合同价计算，没签定合同的则需要现场勘察项目的具体情况再确定。

3、项目估算人员与经济专业人员的沟通

在可行性研究报告中的投资估算按规定还包含建设期利息和铺底流动资金，建设期利息最好由经济评价人员来提供，因为建设期利息与建设期的长短、投资计划有关，资金的投入计划直接影响建设期利息的大小，而资金的投入计划是要由经济评价人员经过多方案的比较然后确定的。同样铺底流动资金也是由经济评价人员在计算出全额流动资金后，按比例确定出铺底流动资金，所以项目估算人员应加强与经济专业人员的沟通，取得准确的数据。

二、建设项目工程造价控制存在问题及解决措施分析

长期以来，由于工程项目的匆匆上马，一定程度上存在着投资失控，概算超估算，预算超概算，结算超预算的情况，究其原因，主要体现在以下几个方面：

随着我国基本建设管理体制改革的不断深入，地区建筑市场的壁垒已被打破，异地承揽或跨行业承揽工程设计、施工的单位和企业逐年增多。由于我国现行的预算定额、取费基础、取费标准和预算编制的规定因地区和行业的差别而有所不同，致使一些跨地区跨行业承担工程设计与施工的企业不甚了解工程所在地或相关行业的有关规定，在实际编制工程造价过程中，难免出现差错；

工程建设领域新技术、新材料、新工艺不断涌现，编制工程造价时，需要经常进行定额换算。但由于我国现行的工程造价确定方法多为静态、滯后的方法，不能准确反映现在以及将来的真实情况。而新增补的定额往往是由典型工程测算出来的，缺少代表性，必然与实际存在差异，这就造成了工程造价确定上的差错；

造价管理人员由于自身专业背景和素养的局限，不能适应造价控制工作的需要。具体表现为专业技术素质欠缺，不能独立果断地处理复杂的工程技术经济问题；对项目缺乏深入的了解，也不能较好地组织、协调工程项目各主体间的关系；缺乏经济和法律知识，对相应合同条件的理解也不够到位。

加强设计阶段对造价的控制工作，在项目建设过程中和竣工验收时，应注意同设计方案对照检查，对工程造价有较大影响的设计变更，须经原项目批准机关认可，未经批准同意，擅自追加投资、改变设计、提高标准、扩大建筑面积的，审查造价时不予承认，有关部门还应追究责任。

针对这些问题，应该采取相应措施予以解决：

首先，应针对目前工程预结算环节较混乱的情况，切实加强对工程预算工作的指导，搞好预算及定额、取费标准、设备及材料价格的管理和研究工作，完善相关的经济法规，对报批的预算应认真审查，对已批复的工程投资及工程实施中的经济活动实行跟踪监控。

其次，应定期发布有关预算编制的各种信息，以满足预算编制和管理的要求。此外，还应将预算管理工作作为建设工程项目执法监察的重点，适时组织工程预结算的检查。

最后，招投标阶段的造价管理应着重做好以下几方面的工作：在保证招标文件的工程量清单中的项目特征和工作内容描述清晰准确的同时，要严格审查工程量清单的内容是否与招标文件相符。造价管理机关应加强对编审从业人员的工作管理，提高预算人员的职业道德意识和业务素养，以保证工程量清单和控制价的编审质量。

浅谈工程造价的估算模型第4篇

工程造价是指进行工程项目建设所需要花费的全部费用。它包括建设工程费、设备器具购置费、工程建设其他费、预备费、建设期贷款利息、固定资产投资方向调节税等。工程造价估算的准确性和高效性, 直接影响着项目的投资决策和投标的竞争力。随着我国工程建设的快速发展及招标投标制的逐步推行, 工程造价估算模式在不断深化, 如何快速而且准确的进行工程造价估算成为当今热点研究课题之一。

本文讨论了工程造价的作用, 总结了定额法、实物法、回归分析法、模糊数学法、灰色预测法和人工神经网络法在工程造价估算中的应用现状及其特点, 期望为实际工程应用和理论研究提供可参考的综合分析资料。

2工程造价估算的作用

在整个工程项目建设过程中, 工程造价是贯穿始终的主要影响因素之一。工程项目建设具有很大的不确定性, 使建设价格时常发生改变, 因此合理的进行工程造价估算是工程项目可行性研究的基础, 其作用范围和影响程度十分巨大。

2.1 投资决策方面

工程造价估算对建设项目的投资具有指导作用。现阶段, 我国市场经济竞争十分激烈, 能否快速而且准确的进行工程造价估算成为投资方所要面对的首要问题。工程造价决定着项目的一次投资费用, 因此工程造价估算的结果将直接反应出工程项目建设所需的投资金额及经济收益, 给投资方在项目投资决策阶段提供重要依据。

2.2 工程成本控制方面

工程造价估算是工程项目建设过程中必不可少的关键环节, 其估算结果是工程项目建设成本控制的基点。工程造价估算对工程项目建设成本的控制主要体现在两个方面。对于投资方, 在不同的阶段进行工程成本估算并对其进行控制, 最后通过竣工决算确定工程项目的最终成本。对于施工企业, 可根据工程造价估算内容, 挖掘降低工程造价的潜力, 为成本控制计划提供依据。

2.3 筹集建设资金方面

工程造价估算[1]是投资方筹集建设资金的依据。高效的工程造价估算方法能够比较准确的计算出工程项目所需的建设资金, 为投资方提供一个准确的筹集资金额度。当向金融机构进行贷款时, 金融机构也需对工程项目的工程造价进行估算, 以便对工程项目的偿贷能力进行评估。

3工程造价的估算模型

3.1 定额法

定额法[1]是通过事先编制的分部分项工程的单位估价表和工程量乘积的总和来计算工程造价的方法。其估算步骤主要分为三步: (1) 对工程项目的规模、结构情况及工程特征等进行分析, 利用定额法对投资进行估算; (2) 根据其相应的估算指标, 算出直接成本, 间接成本, 利润和税收等; (3) 对各项成本进行汇总得出工程项目估算。现阶段, 我国基本采用定额法来确定工程造价。定额是根据各地行业平均生产率水平及国内自产设备生产率进行制定的, 基本反映了各地和各行业的技术经济水平与特点。

定额法的优点主要体现在两个方面: (1) 采用定额法估算的工程造价能够反映当时的技术经济水平及平均劳动生产率, 有利于对工程造价的水平进行宏观调控; (2) 定额法的思路简单明了, 对编制人员的知识结构要求不高。然而定额法也存在着不足之处: (1) 定额存在滞后性, 不能反映当前科学技术的最新成果; (2) 定额采用国家或地方政府制定的统一工程造价, 招投标时不利于竞争; (3) 定额法估算工程造价不能反映质量目标和进度目标。

3.2 实物法

实物法[1][2]又称实物量分析法, 是通过计算各种资源的消耗量及单价来确定工程造价的方法。其基本思路主要分为三步: (1) 分析各分部分项工程所需的材料、人工和机械的消耗量及其单价, 计算其直接成本; (2) 计算管理费、财务费等间接成本; (3) 对直接成本和间接成本进行汇总, 求得总工程造价。

相比于定额法, 实物法的价格根据市场的变化而定, 资源消耗量根据工程的实际建设条件而定。因此, 实物法能够真实的反应出市场的变化情况和技术管理水平, 是一种切合实际、合理、准确的估价方法。然而, 实物法并未得到普及, 其主要原因在于实物法估算工程造价过程复杂, 工作量大;对工作人员的知识水平要求较高;需要较多的工程资料, 不利于投资决策和可行性研究阶段的工程造价估算。

3.3 回归分析法

回归分析法是根据比较完备的历史统计数据, 运用统计学方法进行加工整理, 得到有关变量之间的关系, 用于预测未来变化情况的一种工程造价估算方法。在20世纪七十年代[3], 作为一种工程造价估算方法, 回归分析法便开始快速发展。随着越来越多的学者对该方法进行研究, 回归分析法被逐步完善。2003年, R.Martin Skitmore[4]等基于93个澳大利亚详细的工程资料提出了有关实际工程周期及造价的回归预测模型。其模型表达式为

y=α0jβ0+α1jβ1x1j+α2jβ2x2j+……+αnjβnxnj (β≥0) (1)

式中, (0j、 (1j…… (nj为回归系数;x1j、x2j……xnj为各工程变量值; (0、 (1…… (n为使残余平方和最小的拟合系数。

通过分析得出, 该模型具有很好的拟合效果, 对于工程周期, 其最小的残余平方和为1.77817, 对于工程造价, 其最小的残余平方和为0.56923。2009年, 陈小龙[5]等基于解释结构模型, 对18个上海地区小高层住宅项目工程造价进行多元线性回归估算。结果表明结合解释结构模型和多元线性回归方法能够快速而准确的估算工程造价, 估算误差控制在5%以内。

以上分析可知, 回归分析法简单易行, 能够较快的对工程造价进行估算, 但是需根据类似的工程样本进行分析, 其准确程度取决于样本的大小及工程项目的相似程度。

3.4 模糊数学法

模糊数学法是以一组与拟建工程类似的已建工程为基础, 运用模糊数学理论, 定量地确定工程项目间的相似程度, 建立相应的数学模型, 推算出拟建工程造价的估算值。史亮[6]指出在工程造价快速估算中, 模糊数学法主要分为四个步骤: (1) 建立工程造价快速估算数学模型; (2) 确立模糊关系系数; (3) 计算加权海明贴进度; (4) 工程造价估算。

计算加权海明贴进度是模糊数学法中最为重要的步骤, 只有选择的相似样本是合理的, 估算出来的造价才会比较精确。经研究表明, 样本相似程度和公式参数估计系数比较合理, 工程造价估算精度将控制在5%之内。

3.5 灰色预测法

部分信息已知, 部分信息未知的系统称灰色系统。灰色理论的微分方程模型简称GM模型, 基于灰色系统理论的GM模型的预测, 称灰色预测。采用灰色预测法估算工程造价就是从已建工程中找出与拟建工程最相似的若干工程, 进行工程间的灰色关联分析, 利用相似的已建工程造价资料估算拟建工程的造价。灰色预测法的计算步骤主要分为四步[7]: (1) 确定系统的主导因素和关联因素; (2) 对主导因素建立GM (1.1) 模型, 对关联因素建立GM (1, N) 模型; (3) 根据GM模型, 建立系统状态方程; (4) 求解状态方程, 并对其解果进行累计还原, 即求得各因素拟合值和预测值。

作为工程造价的一种新方法, 灰色预测法具有快速、简便的特点。然而, 值得注意的是影响工程造价的因素很多, 对不同的因素进行预测得到的结果也会不同。因此, 为了获得更为准确的预测效果, 合理优化预测因素显得至关重要。

3.6 人工神经网络法

人工神经网络模型是由大量、简单的神经元广泛地互相连接而形成的复杂非线性自适应动态网络系统。从20世纪九十年代[8]以来, 神经网络法就开始应用于工程造价估算之中。G H.Murat[9]等指出, 采用人工神经网络法对工程造价进行估算主要分为模型建立、训练以及测试三个模块。模型建立模块主要包括数据分析、造价影响因素的确定、网络结构体系和内部规则的选择。网络结构体系由输入层、隐含层和输出层组成, 如图1所示。造价的主要影响因素通过输入层进入神经网络结构体系, 而后隐含层提取和记忆信息中有用的特征及其次要特征, 最后通过输出层将所提取的信息进行汇总并输出工程造价。训练模块要求收集数据并确定网络学习准则。在训练模块中, 将收集的训练数据样本按照网络学习准则进行网络学习, 通过反复的训练, 提取其有用信息, 可得到一个训练好的造价预测样本, 通过必要整理加工后, 最终得到预测的工程造价。测试模块是将预测的工程造价与实际工程造价相比较, 评价预测模型的精度。

人工神经网络法具有良好的自组织自适应和很强的学习能力, 对造价估算的精度远高于回归分析法、模糊数学法和灰色预测法。但是人工神经网络法可能陷入局部极小点, 使误差变大。如何克服算法的这一缺陷是今后需要研究的一大课题。

4结语

无论是建设单位进行投资决策, 还是施工单位进行成本控制, 快速而且准确的进行工程造价估算具有十分巨大的作用。随着工程建设的兴旺发展, 工程造价估算的重要性日趋显著, 国内外学者对估算模型的研究也越来越深入, 包括定额法、实物法、回归分析法、模糊数学法、灰色预测法、人工神经网络法等。本文对这些方法进行了总结, 并指出主要思想及特点, 为实际工程应用和理论研究提供可参考的综合分析资料。

参考文献

[1]郭琦.工程造价管理的理论与方法[M].北京:中国电力出版社, 2003.

[2]朱光明, 钱善扬.实物量法-国际社会编制工程造价的惯例[J].中国建设信息, 2002.2 (3) :55～57

[3]McCaffer R.Some examples of the use of regression anal-ysis as an estimating tool[J].Quantity Surveyor, 1975, 32:81-86

[4]R.Martin Skitmore, S.Thomas Ng.Forecast models for actual construction time and cost[J].Building and Environment, 2003, 38 (8) :1075-1083.

[5]陈小龙, 王立光.基于建筑设计参数分析模型的工程造价估算[J].同济大学学报 (自然科学版) , 2009, 37 (8) :1115-1121

[6]史亮, 周钧, 杨亚辉.模糊数学在工程造价快速估算中的应用[J].山西建筑, 2005, 31 (2) :147-148

[7]孙涛.灰色系统预测理论在建筑工程造价中的应用[D].西北工业大学, 2006.

[8]Hoijat Adeli, Mingyang Wu.Regularization neural net-work for construction cost estimation[J].Journal of Construction Engineering and Management, 1998, 124 (1) :18–24.

基于案例推理的工程造价估算研究第5篇

1982年美国耶鲁大学的资深教授Roger Schank提出了案例推理理论 (CBR) , 之后由Kolodner J L教授完成实际应用。主要过程是模仿人类的大脑思维模式, 快速而准确的对每一问题进行分析并提出解决办法, 广泛应用于工程咨询方面, 尤其是知识管理这一领域。

案例推理的基本原理是, 把以往问题的解决过程按照一定方式储存在案例库中, 根据用户输入的问题, 在案例库中进行搜索, 如果没有搜索到与问题相符的案例则返回到问题描述环节, 对问题进行检查修改;如果搜索到了符合问题的工程案例, 对搜索出来的多个案例进行比较, 将相似度最大的价格案例进行整合, 得到最为符合问题的解决方案。如果用户满意这个方案, 则将其输出, 并进行完整的描述, 形成问题案例储存到案例库;如若不然, 则需要根据实际情况返回问题描述环节或方案整改环节, 重新对问题进行解答。

二、基于案例推理的工程造价估算系统设计

(一) 系统结构

系统结构如图1所示。管理人员可以根据不同需要通过人机接口对案例进行编写、输入、修正、输入、储存、输出。用户可以在案例描述模块对需要搜索的案例特征进行编写, 之后通过案例搜索模块, 进行案例相似度计算。如果搜索出的案例与用户输入特征不符时, 需要对案例进行适当地调整。搜索出的案例只是一种参考, 需要评估者做出最终的调整, 并对其进行评估和学习。

(二) 案例表示

如何表示案例是案例推理技术 (CBR) 的主要研究问题.案例表示包括许多问题, 例如, 案例是什么;案例库中需要怎样的信息;案例的描述结构如何选择;为了使重复检索更为顺畅, 该如何对案例库中的内容进行编排和搜索。

以往的案例通常使用框架的方式进行表示, 随着需要检索的案例增多, 使旧的框架无法满足新的特征, 导致搜索出来的信息过度陈旧。基于案例推理的工程造价估算系统具有良好的时效性、广泛性、规范性、独立性, 在概念的划分上清楚明了, 有较好的推理能力, 可以更完善的将案例表达出来, 并被用户使用。值得注意的是, 当案例的知识结构发生改变时, 系统还可通过自身的更新来调整。

(三) 案例库

案例库是储存案例的机构, 其作用是为案例描述和案例搜索提供数据支持。案例库中储存的大多是企业典型的竣工案例, 这些案例包括工程的基本特征和工程估算的经济标准等信息。

工程造价估算案例库中的每个案例都有两部分组成, 一是问题, 二是问题的解决组成序列, 因素列是工程项目描述的特征, 主要包括工程案例的相关信息, 是案例的主要组成部分。对工程造价来说, 对其影响较大的特征有许多, 例如, 建构的类型、建筑的面积大小、建筑层数多少、每层的高度、具体建设地点、建设周期等。

(四) 案例模块

案例的模块主要分为四部分。第一部分是模块描述检索功能, 主要负责将案例的信息表达出来, 通过人机接口获得工程的基础信息, 将用户提出的特征转述成与案例库中的案例相似的形式, 对用户的案例特征搜索起着辅助性的作用。第二部分是案例检索功能, 案例的检索是案例推理技术的关键内容, 其核心是检索机, 主要是对检索的方法进行策划, 使用封装检索法, 对案例进行更为细致的检索。第三部分是案例模块调整功能, 其主要负责对相似的工程造价估算案例进行调整和整合, 根据用户需要的工程特征与从案例库中检索出相似的案例之间的差异, 对已检索出的案例进行调整, 从而得到与用户需要的案例特征最为相近的工程估算。第四部分是案例模块学习功能, 由于案例库中原始的案例有限, 需要实时的加入新的工程案例, 从而丰富工程案例库的内容。与此同时, 要注意案例的相同率, 避免重复加入, 造成案例库的负担。案例库需要不断地更新, 保证案例库可以又快又准的进行推理。案例模块的学习功能是, 加入案例库中没有的案例;加入与原有案例相似度低的案例;舍弃案例库中原本存在的案例。

三、结束语

综上所述, 本文对基于案例推理的工程造价估算系统进行设计, 经实验证明本系统具有实用性。这个系统与传统的工程造价估算相比更为便捷、高效, 具有很大的使用价值, 不仅可以为工程建设提供有利的科学依据, 而且还可以降低工程造价估算的风险。所以基于案例推理的工程造价估算系统应得到进一步的完善和普及, 将工程施工前的估算做到尽善尽美, 提升企业的经济收益和社会效益, 进一步促进我国工程造价系统的进步与发展。

参考文献

[1]刘伟军, 刘琼.基于案例推理的道路工程造价估算模型研究[J].公路与汽运, 2012 (4) :249-252.

[2]乔曙.基于案例推理的工程造价估算探讨[J].建筑工程技术与设计, 2015 (4) :197-197.

造价估算第6篇

关键词：节能,造价,改造

前言

纵览全球经济, 中国近几年GDP维持了8%以上的高速增长, 但是平均每万元的GDP能源消耗指标是0.71吨标煤, 比发达国家多3~11倍, 就是说我国的GDP的增长是建立在大量的消耗能源的基础上, 这是一个非常严峻的问题。为此, “十一五”规划纲要中, 制定了单位国内生产总值能源消耗5年间要降低20%左右的能源消耗的指标, 但是, 根据2010年2月GDP与能耗的关系统计数据显示, 2009年全国万元国内生产总值GDP能耗只下降2.2%。问题依然严峻, 必须采取更多的节能措施节约能源, 而建筑节能就是节约能源的措施之一, 也是最为有效的节约能源的措施之一。下面本文就根据某小区旧宅节能改造费用效果分析进行研究。

1. 费用效果分析的概念及条件

1.1 费用效果分析相关概念

费用效果分析指通过比较项目预期的效果与所支付的费用, 判断项目的费用有效性或经济合理性, 是建设项目经济评价基本分析方法之一。效果难以或不能货币化, 或货币化的效果不是项目目标的主体时, 在经济评价中应采用费用效果分析法, 其结论作为项目节能投资决策的依据。

费用效果分析, 也称成本效果分析, 有广义和狭义之分。广义的费用效果分析泛指通过比较所达到的效果与所付出的耗费, 用以分析判断所付出的代价是否值得。它是项目经济评价的基本原理。广义费用效果分析并不刻意强调采用何种计量方式。狭义的费用效果分析专指耗费采用货币计量, 效果采用非货币计量的分析方法。而效果和耗费均用货币计量的称为费用效益分析。项目评价中一般采用狭义的概念。

费用效果分析既可以应用于财务现金流量, 也可以用于经济费用效益流量。用于前者, 主要用于项目各个环节的方案比选, 项目总体方案的初步筛选;用于后者, 除了可以用于上述方案比选、筛选以外, 对于项目主体效益难于货币化的, 则取代费用效益分析, 并作为经济分析的最终结论。

1.2 项目进行费用效果分析应满足的条件

费用效果分析遵循多方案比选的原则, 所分析的项目应满足下列条件:

(1) 备选方案不少于两个, 且为互斥方案或可转化为互斥型的方案;

(2) 备选方案应具有共同的目标, 目标不同的方案、不满足最低效果要求的方案不可进行比较;

(3) 备选方案的费用应能货币化, 且资金用量不应突破资金限制;

(4) 效果应采用同一非货币计量单位衡量, 如果有多个效果, 其指标加权处理形成单一综合指标;

(5) 备选方案应具有可比的寿命周期。

2. 费用效果分析的实施

2.1 费用效果分析的步骤

费用效果分析应按下列步骤进行:

(1) 确定项目目标;

(2) 构想和建立备选方案;

(3) 将项目目标转化为具体的可量化的效果指标;

(4) 识别费用与效果要素, 并估算各个备选方案的费用与效果;

(5) 利用相关指标, 综合比较、分析各个方案优缺点;

(6) 推荐最佳方案或提出优先采用的次序。

2.2 费用的计算公式

费用应包含从项目投资开始到项目终结的整个期间内所发生的全部费用。费用可按现值公式或按年值公式计算:

(1) 费用现值 (PC) :PC=Σ (CO) t (P/F, I, t)

式中 (CO) t——第t期现金流出量;

t——计算期;

i——折现率;

(2) 费用年值 (AC) :AC=PC (A/P, i, t)

式中 (A/P, i, t) ——资金回收系数;

其他符号同前。

3. 某旧宅节能工程造价估算及经济评价

3.1 某旧宅节能改造工程基本特征

某多层住宅为条形四单元七层混合结构, 基本南北朝向, 1993年建成。层高2.8m, 外窗高1.5m, 均为单玻钢窗, 后有住户改为铝合金窗, 阳台不封闭, 阳台门高2.4m, 外墙为240mm厚, 多孔砖砌筑, 外侧水泥砂浆抹面, 刷普通涂料, 开敞式楼梯间, 平顶屋面上做200mm高架空层。改造范围包括: (1) 屋面去掉原有架空层, 增加木望板和擦条架空坡屋顶, 并开设老虎窗和检查孔; (2) 外墙外侧采用胶粉聚苯颗粒浆料保温做法, 楼梯间改为封闭式, 并增加外窗和底层外门; (3) 所有外窗均改为中空玻璃塑钢窗。

本住宅建筑体积为8790.96m3 (含改造后坡顶体积) , 建筑表面积为3852.32m2, 建筑体型系数为0.44。本幢楼中总建筑面积为2758.2m2, 其中标准层建筑面积为402.6m2。需改造标准层外墙东西立面面积为504.76m2, 南北向外墙墙面面积均为120.23m2, 南立面外窗面积为35.23m2, 北立面外窗面积为28.33m2, 东西向窗面积为86m2。

3.2 旧宅节能改造工程造价估算

(1) 外墙工程造价

外墙改造采用常用胶粉聚苯颗粒浆料外墙外保温体系, 将原有粘土空心砖外墙抹灰面层进行修补、找平后, 表面涂刷水泥界面结合剂, 抹25mm厚保温层, 在专用聚合物砂浆中压入耐碱玻纤网格布 (保护层) , 外侧刷中档外墙涂料。外墙热惰性指标D=4.20>3.0, 主体外墙传热系数K=1/R=1/0.921=1.086W/ (m2·K) <1.5, 远低于规定限值。此次改造同时进行外墙管道改造, 增加煤气管道且优化原来管道路径和分户计量, 但由此增加费用较少, 不再研究范围。

25m m厚胶粉聚苯颗粒保温层 (包括界面剂、胶粉聚苯颗粒保温浆料、抗裂剂、玻纤网格布等材料) , 此项工程造价为242252.706元, 其全费用综合单价为 (含直接工程费、管理、利润、规费、税金, 折合建筑面积) 为242252.706/2758.2m2=87.83元/m2。

(2) 屋面工程造价

屋面改造为在原有平屋面上空增加木质坡屋面。木望板上面铺设一道卷材隔气层, 再钉挂玻纤沥青瓦, 木望板下面粘贴25mm厚挤塑型聚苯乙烯泡沫板, 涂刷防火漆一道。原有平屋顶上面的架空屋面 (含保温层) 拆除, 原有墙体上部均增加钢筋混凝土圈梁, 与屋面板下面圈梁连接, 同时在新增屋面上设置一定数量的老虎窗和检修孔。

在现有平屋面上增加05级加气混凝土三角形隔墙, 支撑木擦条, 上钉木望板、沥青玻纤瓦, 包括屋面拆除费用, 原有天沟重做防水层, 此项工程造价为112920.708元, 其屋面改造全费用综合单价为112920.708/2758.2m2=40.94元/m2。

(3) 外窗工程造价

外窗换成80系中空玻璃塑钢窗 (5+6A+5) 。此项工程造价为140750.95元, 其中空玻璃塑钢窗的全费用综合单价为140750.95元/2758.2m2=51.03元/m2。

将以上三项合计, 此旧宅屋面、外墙、外窗节能工程一次性投资为242252.706+112920.708+140750.95=495924.37元。即按建筑面积分摊投资为87.83元/m2+40.94元/m2+51.03元/m2+=179.8元/m2。

3.3 某住宅节能工程造价政策经济评价

此旧宅节能改造工程, 外墙、屋面和外窗同时进行节能改造, 另外对水电气分户计量。单位建筑面积增加造价179.8元/m2。改造后的既有建筑, 达到节能40%以上设计标准。

据测算, 平改坡仅屋面改造一项, 每平方米每年用电能耗便能降低约2.5度。如当天室外气温最高为33.9℃, 没有改造的屋面, 室内顶表面最高温度32.6℃, 室内空气最高温度为30.4℃;平改坡后, 室内顶表面最高温度30.6℃, 降低了2.0℃, 室内空气最高温度为28.6℃, 降低了1.8℃。且传热系数0.52W/ (m2#℃)

旧宅外墙节能改造前外墙传热系数1.58W/ (m2#℃) , 改造后则为0.94W/ (m2#℃) ;外窗传热系数改造前为6.4W/ (m2#℃) , 改造后则为3.6 W/ (m2#℃) 。

南方住户多为夏季使用空调, 从表1中可看出电能节约:可知平均每户至少节约2.2元/m2电, 每年每户节约约为2.2×50=110元, 若考虑其余附加值 (如天然气的分户计量的节约) , 实际节约能耗价值应达到每户每年200元。

旧宅为一梯四户, 二个单元, 一层八户, 每户按50m2计。近3000平方米住宅进行旧宅节能改造所需资金按平均每户家庭179.8元/m2×50m2=8990元, 即每户投资1万元左右基本可以完成旧宅的建筑节能改造任务, 并能减少40%的能耗, 增加室内环境的舒适性, 提高生活品质。

根据费用年值AC=PC (A/P, i, t) 公式

AC=8990× (A/P, i, t) ;贷款年利率i=5%, t=25按保温外墙25年寿命估算。

计算得出住户每年的费用AC=637元/年。显然若要求在短期内收回节能改造初期投资或迅速产生良好的建筑节能收益难度较大, 或者贷款不能直接产生较好收益。

根据2002年9月12日, 财政部、国家经贸委发布的《新型墙体材料专项基金征收和使用管理办法》 (财综[2002]55号) 规定:县级以上地方人民政府建设行政主管部门应当对本辖区内既有建筑的建设年代、结构形式、用能系统、能耗指标、寿命周期等组织调查统计和分析评价, 并根据本地的经济、社会发展水平, 制定既有建筑节能改造年度计划, 报同级人民政府批准后实施。既有建筑节能改造年度计划应当将政府办公建筑和大型公共建筑作为改造重点。

此项工程由市区两级财政按投资额的50%, 30%拨付, 个人投资20%, 则每户仅投资8990×20%=1798元, 这样住户靠电费节约约9年可收回成本, 且生活舒适度增加不可度量, 节约一度电更为社会节约煤消耗。旧宅建筑节能改造虽然不能直接产生经济效益, 但节能改造后空调用户的增加相当于新建发电厂, 其潜在的经济效益是可观的。特别是旧宅节能改造通过分户计量, 大大提高全民自觉节能意识, 具有广泛的社会效益。

结语

因此, 为了提高能源利用效率, 提升居住环境质量, 构建和谐社会, 各方面应努力促进社会公平, 让社会各阶层都享受到社会进步带来的实惠, 对这些量大面广的旧宅进行节能改造势在必行, 特别是在经济较发达的“长三角”地区, 又属于典型的夏热冬冷地区, 夏季湿热, 冬季湿冷, 应迅速改善老住宅内的居住环境质量。政府主管部门应尽快制定出一套科学 (要有一定前瞻性) 与经济发展配套的住宅技术产业政策 (包括激励机制) , 调动房地产业、材料供应商、施工企业的积极性, 使这些旧宅改造项目逐年得以解决, 全面提升人居生活水平。

参考文献

[1]杨善勤.民用建筑节能设计手册[M].北京:中国建筑工业出版社.2000.

[2]马保国等.外墙外保温技术[M].北京:化学工业出版社.2007.

[3]郭延辉, 赵霄龙.墙体保温材料及应用技术[M].北京:中国电力出版社.2006.

模糊识别在工程造价估算中的应用第7篇

关键词：模糊识别,工程造价,工程特征隶属度,模式库,模式匹配与估算

0 引言

工程造价的估算受到众多不确定性因素的影响,比如建筑材料价格、工人工资等构成费用的波动;施工过程中不可预见因素,如洪水、暴雨等天气条件的影响;对地形、地质等环境条件的了解不够而造成费用的变化;由于工期延误而造成造价大幅度增加等,这些均造成工程造价估算与实际工程竣工决算的差异。由于情况的复杂多变和关键因素的不可预计,某些估计值往往采用“大概”、“可能”、“也许”等带有模糊性的语言修饰后来表示,从而使工程造价估算具有较大的模糊性。一个有丰富工作经验的工程师,可以根据某个工程的类型、特征等具体情况,参照以往的工作经验和相关的资料数据,无需套用定额就可大致估算出拟建工程的造价。经验越丰富、资料积累越多、信息越全面,其估算结果越准确,这正是模糊数学[1]中的一个模糊识别过程。本文借鉴工程师这种已存在的模糊思维方式,综合考虑工程造价的各项因素,依据已建工程和拟建工程的相似性,应用模糊识别理论[2,3]建立对工程造价进行模糊估算的方法。

1 模糊识别原理与步骤

对于一般的模糊识别过程,可以用图1的流程图来表示。

在图1中,“传感器”将输入的对象转换成可供加工的信息,并将对象分为“学习样本”和“测试样本”两种类型。“学习样本”是人脑中已有的事物印象,“测试样本”是待辨别的事物。在“预处理”过程中,“传感器”中的“杂质”被过滤掉,并将对象的信息进行正规化处理。“特征提取”是从输入对象的信息中提取那些反映特征的测量值作为识别依据,并对事物特征由一般定性描述转为用隶属函数的定量描述。这样就由“学习样本”建立起“模式样本”,达到一定数量的“模式样本”就形成了“模式库”,从而成为“先验信息”。同时,“测试样本”根据提取的特征与“模式库”中已知模式比较,做出模式匹配和决策,最后输出决策结果。在上述模糊识别过程中,模式库的建立和模糊匹配与估算是识别的关键,下面分别给出它们的分析步骤。

(1)典型工程模式库的建立步骤:

Step1收集足够数量的典型工程造价的资料,分析确定各个工程的工程特征指标集T,一般常取T={结构特征,基础,层数层高,建筑组合,内外装饰,地面做法,屋面做法,…},记为:

对这些工程特征构造隶属函数,本文所采用的构造方法是对工程项目每平方米建筑面积单方直接费[4,5]进行统计,按比例在[0,1]区间内用统计的方法分别确定各项目的系数。排序的原则是施工越困难、越复杂,越费时费料的工程特征隶属度越高,然后选最复杂、费用最高的元素为基准,将其隶属度值设为1,其它做法与之比较而建立隶属度,从而建立一个“单方工程特征项目直接费用比较系数表”。

Step2对已收集到的典型工程进行模糊聚类,以便于模糊匹配,方法如下:

(1)将典型工程原始数据按下式进行标准化处理;

式中:Yij为第i个典型工程Ai对于第j个特征指标的原始数据,Xij为Yij标准化数据。

(2)建立模糊相容关系R=(rij)n*n;其中rij是Ai与Aj之间的贴近度,本文采用汪氏贴近度定义[6],公式为:

其中:

μA~i(x)为x对A的隶属度,E={A1,A2,…,Am}为分类对象构成的集合。

(3)将R进行复合计算,求出模糊等价关系R。

(4)给定一个聚类水平λ,若rij≥λ,则rij=1,否则rij=0。这样,R的各行各列中元素为1的即为一类。取不同的λ得动态聚类图,调整聚类水平,直到得出满意的分类。

(2)拟建工程对典型工程模式匹配及估算步骤[7]:

Step1判断拟建工程属于模式库中的哪一类典型工程,采用拟建工程与各分类工程集合特征值平均值计算贴近度的办法,取贴近度最大的那一类工程为拟建工程应该属于的类型,从该类工程中选取i个作为估算对象的典型工程。

Step2根据单方工程特征项目直接费用比较系数表,对典型工程和拟建工程进行模糊描述,得到它们的工程特征向量的模糊子集。设选取的i个典型工程为~A1,~A2,…,~Ai,待估工程为~B。

典型工程特征T的模糊子集用Zadeh记号记为:

式中:tj为工程特征指标名称;Ti为第i典型工程特征对于集合T的模糊子集;tij为第i典型工程对应于第特征指标的隶属度值。

于是得到典型工程的工程特征隶属度矩阵:

取拟建工程相对应的工程特征的模糊子集为:

式中:tj*为拟建工程特征元素所对应的隶属度值。

计算拟建工程与所选各典型工程贴近度:

按贴近度大小取前3个与拟建工程最相似的典型工程,不失一般性,设它们与拟建工程贴近度为βj(j=1,2,3),且有β1!β2!β3,相应造价为C1、C2、C3。

Step3采用指数平滑法预测拟建工程单方造价:

设第j个相似典型工程的单方造价预测值为Cj*,其预测误差为Cj-Cj*,则第j-1个相似典型工程的造价预测值为:

上式是对第j个相似工程的造价预测值的修正,即用第j个工程的预测值加上其预测误差与贴近度βj的乘积,将修正后的造价值作为第j-1个相似典型工程造价的预测值,上式也可改写为:

由于权值系数衰减得非常快,将上式只展开到三项,就基本满足估测精度要求,故在上一步中只需取与拟建工程最相似的3个典型工程,于是有:

由于各个典型工程与拟建工程只是相似而不是相同,如此建立的公式依然存在差异,因此对估价公式(4)再乘上一个调整系数λ。根据经验,3个典型工程的调整系数依次各为总值3的60%~65%、25%~30%、3%~7%,即依次乘以系数1.8、0.8、0.4。

最终预测公式为:

式中:m为工程特征指标集中元素个数;Tbg为拟建工程的工程特征描述系数和;Tβ1,Tβ2,Tβ3为与β1,β2,β3相应的典型工程的工程特征描述系数和。

将Tbg和Tβ1,Tβ2,Tβ3中的最大者设为1,其它各工程的模糊关系系数表达为与1相比所占的比例。

2 计算实例

对某地区现有民用建筑工程造价资料分析概括,得出单方工程特征项目直接费用比较系数,见表1。

建立典型工程模式库,需要长时间工程实践和工程造价资料积累,一旦有了足够数据资料,便可用前述方法分类。本文按照已知类型并选取四个典型工程和待估工程,以说明模式匹配和估算造价过程。

(1)根据表1,对选取的工程分别进行模糊描述,所得结果及有关资料见表2。

(2)根据确定出的各个工程的工程特征ti,计算。设定值最大的为1,其它各工程的模糊集合Ti与设定最大值为1的相比,从区间[0,1]中取值。

(3)列出各工程模糊子集,采用Zadeh记号表示:

根据汪氏公式(2),计算拟建工程与各典型工程的模糊贴近度。

A~1与B~内外积:

TA~1与T~B!贴近度:

0.7;A~2与B~贴近度:α2=0.55;

贴近度:α3=0.4;

B~贴近度:α4=0.58。

四个典型工程按照模糊贴近度排序为:

故有:Tβ1=TA~1=0.92;Tβ2=TA~4=0.79;Tβ3=TA~2=0.66

(4)由公式(6)计算预测估算的调整系数λ。

最后,由公式(5)得:

与该工程真实竣工造价比较,得:

符合工程前期投资概算估价精度要求。

3 结束语

本文将模糊识别应用于项目管理中的造价估算,重点探讨了模式库的建立和模式匹配与估算。计算实例表明,所提出的方法可行有效。需要指出的是,工程特征隶属度的正确性是方法应用的关键,为此可以考虑这样的思路:把每个典型工程作为拟建工程,并视误差予以调整。同理,在计算完拟建工程的造价后,也可将其作为典型工程,计算其它典型工程造价,在满足精度要求后,可将拟建工程真正加入典型工程库。这样通过“学习”逐步修改完善隶属度。

参考文献

[1]L A Zadeh.Fuzzy Sets.Information and Control[J].1965.(8):338-353.

[2]陈守煜:《工程模糊集理论与应用》[M];国防工业出版社,1998:22-186。

[3]李洪兴等:《工程模糊数学方法及应用》[M];天津科学技术出版社,1993:195-258。

[4]徐莉等:《项目管理》[M];武汉大学出版社,2003:231-282。

[5]李建伟、徐伟:《土木工程项目管理(第二版)》[M];同济大学出版社,2002:25-560。

[6]汪培庄:《模糊集合论及其应用》[M];上海科学技术出版社,1984:20-380。

造价估算第8篇

1 灰色关联理论

灰色系统理论是研究信息不完全系统的有效方法。灰色系统分析和灰色模型是灰色系统理论的两大核心内容[2]。所谓灰色关联分析是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近,以分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测度而进行的一种分析方法。灰色关联分析的目的是寻找各因素间的主要关系,找出影响目标值的重要因素,从而掌握事物的主要特征。其实质就是比较数据到几何形状的接近程度[3,4]。

2 市政工程造价的影响因素

1)道路宽度(X1)。道路宽度决定雨水管道是沿道路两侧布置还是单侧布置(规划红线50 m以上宜两侧布置),管道的总长、雨水支管长度、雨水箅子数量以及检查井的数量等都受其影响。2)管道长度(X2)。含沿道路走向主管长度及横穿管道长度。管道构成了工程造价的基础,管道长度直接影响工程造价的增减,间接决定了雨水支管的长度,雨水箅子、检查井的个数以及横穿管道的数量等。3)平均埋深(X4)。埋深直接影响管沟开挖的深度及方式(直接开挖、分层开挖、是否需要支护等)、回填材料的用量、压实机械的台班等。通过加权平均求得。4)平均管径(X3)。管径的增加,管道材料价格呈加速增长的趋势,同时也影响检查井的井径和样式(圆井或方井)以及管沟开挖的宽度等。通过加权平均求得。5)检查井平均间距(X5)。影响检查井数量及雨水箅子、雨水支管的长度等。通过加权平均求得。

3 应用实例分析

以某市市政雨水管道工程已完成或在建的5个工程(以下简称参照工程)资料来估算待建工程的雨水管道工程造价。其数据见表1。其中,P(0)为待建工程;P(t)(t=1,2,…,5)为参照工程。

3.1 无量纲化处理

X(t)=P/(∑P/6) (1)

根据式(1)进行均值化处理。即用每个数据序列数据的平均值除以该数据序列的数值[5],计算结果如表2所示。

3.2 关联系数计算

根据灰色关联度分析可知,如果待建工程P(0)与参照工程P(t)(t=1,2,…,5)具有较紧密的关联,则P(0)与P(t)的曲线应相似。

Δ(t)=|P(0)-P(t)| t=1,2,…,5 (2)

用式(2)将表2中P(0)与P(t)(t=1,2,…,5)各对应的绝对差求出(见表3)。

由表3求出二级最大绝对差Δmax=1.378,二级最小绝对差Δmin=0。

ξ(t)=(Δmin+ρΔmax)/(Δ(t)+ρΔmax) (3)

其中,ρ为分辨系数(0<ρ<1),在一般灰色关联度应用中,为了简化计算,取ρ=0.5。

ξ(t)是t时刻参照工程曲线(t=1,2,…,5)与待建工程曲线的相对差值。当P(0)与P(t)的绝对差Δ越大时,ξ(t)越小,反之,ξ(t)越大。因此,可用ξ(t)的大小来说明曲线间几何形状的差别。

根据式(3)求出待建工程与参照工程的关联系数ξ(t),计算结果见表4。

3.3 灰色关联度计算

关联系数很多,信息过于分散,不便于比较,为此,可利用求均值的方法对其进行处理,使关联系数反映的信息集中体现出来。因此可定义参照工程对待建工程的关联度为:

γ(t)=∑ξ(t)/6 (4)

由式(4)得:γ(t)=(0.761,0.779,0.778,0.642,0.860)。

关联度系数ξ(t)描述了曲线几何形状的差别,而关联度γ(t)是ξ(t)的集中体现,能够描述因素间关系的密切程度。

3.4 待建工程造价计算[6,8]

设第t个造价为c(t),其估算造价为c′(t),则实际造价与估算造价的误差为c(t)-c′(t),由指数平滑法,第t-1个工程的估算造价为:

为了更加逼近实际预算值,令(6)式中c′(n)为第n个参照工程造价的平均值。

为了减少计算量,这里取关联度在前三位的3个参照工程,分别记为γ(1),γ(2),γ(3)进行计算,即:

由式(7)可得待建工程估算造价c′(0)=91.256万元,而该工程的预算价为93.230万元,仅相差-1.06%。

4 结语

1)由于道路市政工程造价主要影响因素较工业、民用建筑工程少,应用灰色关联理论快速估算市政工程造价有其可行性,并且计算量相对较小;2)此方法具有快速、可信程度高的特点,具有实用性。若选取的参照工程与待建工程相似程度较高,估算误差一般不超过5%;3)和计算机编程技术相结合,可完成估算市政工程造价的简易软件。工程人员仅需给定几个参照工程和待建工程的影响因素数据,就能迅速估算出待建工程的造价,具有较广阔的应用前景。

参考文献

[1]羊英姿,麦继婷.利用灰色关联理论估测市政管道造价[J].四川建筑,2006,26(5):158-159.

[2]邓聚龙.灰色系统理论教材[M].武汉:华中理工大学出版社,1990.1-5.

[3]傅立.灰色系统及其应用[M].北京:科学技术文献出版社,1992.

[4]陈新民,罗国煜.120[J].岩土工程学报,1999,21(5):638-641.

[5]宋喜民,周书敬.基于灰色关联的房地产市场有效需求分析研究[J].唐山学院学报,2004,17(2):19-21.

[6]关宇.一种基于灰色系统的建筑工程快速估价方法[J].当代建设,2003(2):30-31.

[7]冯翠萍.浅析工程成本控制及措施[J].山西建筑,2006,32(16):121-122.

造价估算第9篇

工程造价的估算方法很多,都有各自的优缺点,而BP神经网络模型采用误差反向传播算法,网络结构简洁实用、收敛速度快、预测精度高、泛化能力强的特点,不需要有关体系的先验知识,具有自适应、自学习、自联想功能,现在已成为最引人注目、应用最广泛的算法。本文将研究基于BP神经网络的市政排水管道工程的造价估算模型。

1 市政排水工程特征分析

1.1 市政排水管道工程分类

市政工程项目包括的内容丰富,包括市政道路工程、市政排水工程、给水工程、热力管道工程、燃气管道工程、地铁工程、路灯工程、电力电缆等。各种市政工程都有它自身的特征和特点,正是它们影响着甚至决定着市政工程的造价,因此,我们把这些特点与它们的造价联系起来,就能建立“工程特征—工程造价”这样

一个关系系统。

本文以市政排水工程为研究对象,通过分析市政工程项目的特征,找出影响工程造价的主要因素,并把它们作为输入量,通过程序得到市政工程的道路延长米造价。

根据城市污水及雨水排放方式的不同,管道所采用的材料不同,可以按照如图1所示对排水管道工程进行分类。我们这样对之进行分类的主要目的,在于按照不同的类别分别建立工程造价估算模型,估算结果将更科学、更准确、更能达到我们的预期目的。

本文以2004年度成都市已完工的16条市政街道的排水工程为样本进行研究,这些街道都是成都市中心城水环境综合整治的项目,污雨水管道都是钢筋混凝土管道,它们都是采用分流制的单雨单污形式。

1.2 市政排水管道工程特征分析参考文献:

影响工程造价的因素有管道的材料、管径、管道基础类型、管道接口形式、覆土厚度、检查井深度及井径、地基土质、填土类型、施工工艺等。

通过综合的比较分析,按照工程特征因素具有相对的独立性的原则,并考虑工程造价单位等方面的因素,最后确定了影响工程造价的9个主要因素:相应道路的长度(T1)、雨水管道长度(T2)、污水管道长度(T3)、雨水平均管径(T4)、污水平均管径(T5)、雨水管道平均埋深(T6)、污水管道平均埋深(T7)、雨水检查井平均井径(T8)、污水检查井平均井径(T9)。这9个特征因素即为工程造价的神经网络估算模型的输入向量,排水工程的道路延长米造价(C)即为模型的输出向量。

2 基于神经网络的工程造价估算模型的建立

2.1 基本原理概述

利用神经网络建立工程造价估算模型,其实质就是利用网络的函数逼近能力,对实际的非线性复杂函数进行映射。

从理论的角度讲,在进行工程造价估算时,假设影响工程造价的特征因素为m个(即m个向量,m≥3),所需主要造价资料为n个(即n个向量,n≥1),自然其间就形成了一个由m维到n维空间的非线性的数学映射问题。正如第一节所述,在我们研究的问题里面,具体表现为由9个影响工程造价的特征因素(即9个输入向量)来确定工程造价(即一个输出向量)。其映射关系如图2所示。

把用来描述工程特征的信息作为神经网络的输入向量,将所需的工程造价作为神经网络的输出向量,利用已完的大量典型工程的工程特征,单位造价作为训练样本对网络进行训练,使不同的输入向量得到不同的输出量值,从而实现输入空间(工程特征T)到输出空间(工程造价C)的映射,这就是基于神经网络的工程造价估算模型。

2.2 BP神经网络估算模型的设计

根据试凑法的基本原理,我们首先根据输入输出节点数确定隐节点数的初始值为3,对网络进行训练,然后逐渐增加隐节点数,用同一样本集进行训练,通过对比几组训练结果,发现隐节点数为4时,网络的误差最小,因此,将该神经网络的隐节点数设为4。

如图3所示工程造价的BP神经网络估算模型,共分3层:输入层、隐层、输出层,输入层含9个输入节点,隐层包含4个隐节点,输出层包含1个输出节点。

3 工程造价估算的Matlab实现

基于第二部分中设计的工程造价估算的BP神经网络模型,利用Matlab神经网络工具箱函数,编制计算程序对样本数据库进行训练和仿真测试。从程序运行结果看,BP网络训练误差变化曲线,由mse函数计算的输出矢量与目标矢量之间的均方误差为0.000 886 607,满足了网络训练的目标值0.001。

程序用sim函数对测试样本进行仿真,仿真均方误差为0.000 513 77,满足网络要求,经函数postmnmx对输出结果进行处理后,得到工程造价的实际估算值数据库GS,与原始数据库YS比较,第15个,16个样本的道路延长米造价的估算值与实际非常接近,如表1所示远小于±10%的规定值。

4 结语

本文分析研究了市政排水工程的工程特征,结合收集到的典型工程资料,构建基于BP神经网络的市政排水工程造价估算指标体系和估算模型,并借助Matlab神经网络工具箱函数,对网络样本集进行了学习训练和仿真测试,取得了令人满意的结果。

摘要：在综合分析市政排水工程特征的基础上,构建了基于BP神经网络市政排水工程造价估算指标体系和工程造价估算模型,并设计了基于Matlab神经网络工具箱函数的算法程序,用该模型对样本集进行了学习训练和仿真测试,结果表明该网络模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价。

关键词：工程造价,市政工程,神经网络

参考文献