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建设工程价款过程结算研究 被引量:14
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作者 孙凌志 杭晓亚 孟尚臻 《建筑经济》 2015年第9期61-63,共3页
运用访谈和函询两种方法进行调研,分析传统竣工图重算结算方式存在的问题;分析过程结算方式的优势;提出实施过程结算方式应遵循的原则,探讨推行过程结算方式的五项措施。
关键词 建设工程 工程价款 过程结算 竣工结算
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建设工程造价咨询规范研究 被引量:18
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作者 孙凌志 孙丽伟 孟尚臻 《工程管理学报》 2016年第1期26-31,共6页
工程造价咨询已经成为社会广泛认同且独立执业的咨询产业,随着市场环境的变化和社会需求水平的提高,咨询企业面临着市场竞争加剧和咨询服务转型升级的双重压力。《建设工程造价咨询规范》(GB/T51095-2015)的实施将有助于指导工程造价咨... 工程造价咨询已经成为社会广泛认同且独立执业的咨询产业,随着市场环境的变化和社会需求水平的提高,咨询企业面临着市场竞争加剧和咨询服务转型升级的双重压力。《建设工程造价咨询规范》(GB/T51095-2015)的实施将有助于指导工程造价咨询业务活动,规范工程造价咨询企业和从业人员的执业行为,提高工程造价咨询成果的质量。从分析工程造价咨询行业的发展现状出发,系统总结分析该规范体现的亮点内容,研究实践中备受关注的全费用综合单价、清标、造价指标、服务质量评价等热点问题,对推进规范的贯彻执行和工程造价咨询业的科学健康发展具有现实意义。 展开更多
关键词 工程造价咨询 全费用综合单价 清标 造价信息 服务质量评价
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基于时间序列的高层建筑物沉降预测 被引量:4
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作者 孟尚臻 赵泽昆 +1 位作者 酒亚宾 杭晓亚 《北京测绘》 2018年第6期725-729,共5页
本文从时间序列的原理出发,详细论述了时间序列的建模步骤,针对时间序列预测精度随预测步数的增加而减小的不足,对时间序列模型进行了改进,建立了动态时间序列模型,并采用MATLAB软件进行编程,最后结合某电厂冷却塔沉降观测数据进行预报... 本文从时间序列的原理出发,详细论述了时间序列的建模步骤,针对时间序列预测精度随预测步数的增加而减小的不足,对时间序列模型进行了改进,建立了动态时间序列模型,并采用MATLAB软件进行编程,最后结合某电厂冷却塔沉降观测数据进行预报,预报结果表明动态时间序列模型能保持较高的预报精度,能较好的描述建筑物的变形规律。 展开更多
关键词 沉降观测 时间序列 变形预报
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铁路土地综合开发中PPP模式的应用问题研究 被引量:5
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作者 赵超越 杜静 孟尚臻 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期190-196,共7页
通过对相关文献的分析回顾,从现实层面到可预期前景,对PPP模式在铁路土地综合开发中的应用情况进行全面系统的分析。概括和总结铁路土地综合开发中的几个关键性问题,并提出相应发展建议,对于未来在铁路土地开发具体实践中提高资本运作... 通过对相关文献的分析回顾,从现实层面到可预期前景,对PPP模式在铁路土地综合开发中的应用情况进行全面系统的分析。概括和总结铁路土地综合开发中的几个关键性问题,并提出相应发展建议,对于未来在铁路土地开发具体实践中提高资本运作效率、缓解铁路部门投资压力同时拉动铁路站点周边地区经济发展提供借鉴。 展开更多
关键词 铁路土地 土地综合开发 PPP模式
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基于模糊层次分析法的工程竣工结算审计评价模型的建立
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作者 孟尚臻 《四川建筑》 2016年第6期239-243,共5页
工程项目竣工结算审计是控制工程造价的最后一关,结算审计质量的高低将直接决定着工程结算价款真实性的程度。目前有关审计的研究内容多为如何解决其中存在的难点问题,少有评价模型的建立。文章通过运用模糊层次分析法,在调研得出审计... 工程项目竣工结算审计是控制工程造价的最后一关,结算审计质量的高低将直接决定着工程结算价款真实性的程度。目前有关审计的研究内容多为如何解决其中存在的难点问题,少有评价模型的建立。文章通过运用模糊层次分析法,在调研得出审计中受关注度较高的8类问题后,以其为评价因子,采用专家打分法,建立了工程竣工结算审计的评价模型,不仅定性地分析了审计中存在的问题,而且定量地呈现了审计的水平,为评价模型的深入研究提供了一种思路。 展开更多
关键词 模糊层次分析法 审计难点 评价指标结构图 竣工结算审计评价模型
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基于时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用 被引量:6
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作者 赵泽昆 孟尚臻 +1 位作者 酒亚宾 尚福建 《矿山测量》 2019年第1期24-26,29,共4页
文中针对时间因素对GM(1,1)模型预测造成的影响引入了时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型,并将该模型应用于建筑物的沉降预测,结果证明时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型的预测精度高,具有较高的参考价值。
关键词 沉降观测 灰色理论 沉降预测 GM(1 1)模型
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