人工智能技术的建筑工程造价估算研究

在建筑工程领域,造价估算的准确性对于项目的成功是非常重要的,然而传统的估算方法却面临着诸多挑战,如数据处理复杂、估算周期长、准确度有限等。随着人工智能技术的发展,其在建筑工程造价估算中的应用提供了新的解决方案。鉴于此,本文探讨了人工智能技术在建筑工程造价估算中的应用及其带来的变革,通过分析人工智能的核心技术——机器学习、大数据分析、模式识别等,展示了如何利用这些技术提高估算的精度和效率,同时也探讨了相关挑战和未来发展趋势。

建设工程造价估算与成本控制策略

本文主要探讨了建设工程造价估算与成本控制的策略。首先介绍了建设工程造价估算的概念、作用和原则,然后分析了造价估算与成本控制的关键因素。其次详细讨论了建设工程造价估算的不同阶段。在成本控制策略部分,提出了成本控制目标设定、成本控制计划制定、成本控制措施实施和成本控制效果评估等策略。最后介绍了优化方法。

高层住宅建筑施工全过程造价估算方法

对高层住宅的全过程造价进行科学估算是有效控制工程造价成本的一种方式。为了使高层住宅的全过程造价估算结果具有科学性和准确性,文章探讨了高层住宅在建设过程中对全过程造价5个阶段的成本控制,并通过案例探索如何对高层住宅的全过程造价进行合理估算控制,以供参考。

基于卷积神经网络的高速公路建筑安装工程造价估算研究

为在投资决策阶段快速、准确地得到拟建高速公路项目的造价,本研究基于历史高速公路案例资料,应用卷积神经网络算法,建立了一种高速公路建筑安装工程造价估算模型。首先通过文献研究与专家访谈确定了影响高速公路造价的工程特征属性指标,并对其进行量化用于模型计算;然后将关键指标重构为二维矩阵,基于卷积神经网络算法,建立高速公路建筑安装工程造价估算模型;最后利用已建高速公路项目信息验证该模型的有效性,并对比分析卷积神经网络模型与反向传播神经网络模型预测效果。分析结果表明,使用卷积神经网络建立的高速公路造价估算模型相对误差在4%~7%之间,而反向传播神经网络的相对误差在4%~15%之间,故本研究构建的模型能较准确、高效地预测高速公路工程项目造价,为工程项目的前期投资决策、全寿命周期造价管理提供一定参考。

电信行业软件造价估算系统设计研究

分析了电信行业软件造价估算现状及面临的问题,提出了一种建设案例基准库和软件造价估算系统以提升软件造价估算的标准化与规范化的解决思路,给出了建设案例基准库要点、软件造价估算系统框架,并设计了一个电信行业软件造价估算系统工作流程以指导在工程实践中的应用。

基于PSO-BPNN算法的核工业建筑工程造价估算方法

在对建筑工程造价进行估算时,由于不同影响因素对于最终造价的作用程度不同,导致估算结果与实际造价存在较大差异,为此,提出基于PSO-BPNN算法的核工业建筑工程造价估算方法研究。结合工程造价造成影响因素的构成,分别从内部和外部两个角度选取了13个建筑工程特征指标参量,并将其作为自变量,在引入权重系数的基础上建立其与因变量工程造价之间的函数关系,对于权重系数的确定,运用了PSO-BPNN算法,将权重系数作为粒子,确定粒子的最优位置后,在BP神经网络中迭代计算得到工程造价的估算值。在测试结果中,设计方法的估算结果与工程实际造价之间的差值仅为100.4元/m2,具有较高的准确性。

离群值分析法在工程造价估算中的应用

工程造价预估工作是工程管理领域的一项重要研究分支。文章结合实际案例,运用实践论证法,尝试将离群值分析法应用于常规工程造价估算工作中。为了实现成本预估值准确度的最大化,在数据处理方面摒弃传统的平均值数据处理手法,先通过数据计算模型得出造价区间与价格序列,再运用X-13A-S法得出最终的造价成本预估值,以期对工程造价预估工作有一定借鉴意义。

浅析建设工程造价估算的风险控制

建设工程造价估算是工程项目前期准备阶段必不可少的环节,直接影响工程项目的投资决策、招投标工作及施工合同的签订。但是,建设工程造价估算过程中存在着多种风险,如数据来源和精度不准确、成本风险、技术风险、合同风险以及市场风险等。如何控制这些风险,减少估算误差和投资风险,成为建设工程管理者和业内人士关注的重点。本文将探讨如何控制建设工程造价估算风险,并提出一些具体的控制策略和建议。

基于GA-BP算法的公路工程造价估算研究

针对目前公路工程造价估算存在的问题,结合人工神经网络模型和遗传算法各自的特点,优势互补,将人工智能算法GA-BP模型引入公路工程造价估算中。利用已建公路工程造价资料,找出影响造价的特征值及各自的隶属度。以MATLAB为平台,通过实验仿真将该GA-BP算法与BP算法结果进行比较,两者测试样本得到的结果均达到预期精度,且前者比后者的精度高。同时还验证了优化后的GA-BP算法不仅计算简便、快捷,且具有较高的计算精度,从而得出了该算法的可行性与有效性。

基于案例模糊推理的土木工程造价估算方法研究

项目策划和可行性研究阶段是土木工程造价控制的重要阶段,然而传统的造价估算方法难以满足估算精度和科技进步需要。本文运用模糊数学的有关理论,介绍了一个基于案例推理(CBR)的土木工程造价估算系统的主要结构和数学模型,并结合实际案例介绍了系统应用情况。一方面,由于该系统以土木工程工料消耗为基础,故可以减小时间、历史状况等因素对价格估算的影响,也有利于应用以工程量清单为基础的国际惯例。另一方面,系统具有的对案例库的更新功能,可适应土木工程科技不断发展的要求,这些都会提高系统计算结果的准确程度和系统的实用价值。利用案例推理系统估算住宅建筑主要工料消耗的计算实例表明,基于案例推理系统是有效的,它可为土木工程造价估算决策提供了有价值的参考依据。

基于实例推理的工程造价估算知识重用模型

针对传统的工程造价估算方法存在过程复杂、对个人的经验依赖性强,以及缺乏估价知识的积累和继承等问题,提出了基于实例推理的工程造价估算知识重用方法。首先建立了能统一实例、实例特征、特征值和解的工程造价估算实例表示模型;然后借助灰色理论,分别提出了基于灰色关联分析的指标权重确定方法和综合了相似性、贴近性的灰色关联度实例配置算法。在实例重用方面,探讨了基于替换策略的相似实例适应性调整方法。最后,通过12个住宅建筑造价估算的应用实例验证了估算知识重用方法的可行性和有效性。结果表明,基于实例推理的知识重用方法能够为及时有效地估算工程造价提供支持,为工程造价估算提供了一种新方法。

基于径向基函数神经网络的工程造价估算

提出了一种更有效的前向网络——径向基函数(RBF)神经网络,以多、高层办公楼为例,建立了工程造价的估算模型,运用MATLAB语言程序实现,同时采用同样的样本对BP网络进行训练,两者结果比较表明,这种方法弥补了BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,从而大大提高了其实用性,是对造价估算方式的又一新的尝试。

基于BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究

分析影响民用建筑工程造价的主要因素并提取相应的工程特征指标;采用系统聚类的方法,选择待估算工程的有效样本类,确定最佳样本数量。将上述提取的工程特征值作为输入值,以工程造价作为输出值,建立建筑工程造价的BP神经网络估算模型。最后通过实例验证,预测精度符合决策阶段的要求,证明该模型确实可行。

基于灰关联-神经网络的电力工程造价估算

为准确地估算和审查电力线路的工程造价,提出一种基于灰关联分析和神经网络相结合的造价估算方法。利用灰关联分析法筛选出影响工程造价的10个主要工程特征参数,以此作为神经网络输入向量,构建GRA(grey relational analysis)-ANN(artificial neural networks)造价估算模型;以某市110kV电力线路改造的工程造价资料为实验对象进行算法验证,结果显示静态投资的相对误差最大为3.72%,最小为1.85%,估算精度高;分别采用LM-BP算法和传统BP算法训练GRA-ANN网络,结果显示LM-BP法的误差下降速度更快,整体误差更低。

模糊数学在水电工程造价估算中的应用

本文主要讨论了如何应用模糊数学的方法对水电工程概念设计阶段的工程造价进行快速估算。这种方法通过引入隶属度、权重值、贴近度概念和贴近度最大原则选择相似工程 ,从而由已建相似工程的资源耗量和现行的资源单价数据推算出概念设计中拟建工程的造价。

一种公路工程全生命周期造价估算新方法

应用全生命周期造价和显著性造价的理论与方法构建公路工程全生命周期造价估算模型,依据基因表达式编程挖掘影响造价的不确定因素与全生命周期造价之间的非线性关系,估算公路工程造价。实际算例表明,估算值与实际值的相对误差很小,这种公路工程全生命周期造价估算方法是有效的,为公路工程造价估算提供了一种更为科学简便的新方法。

基于灰关联的PSO-BP神经网络的高层住宅造价估算

针对高层住宅工程造价管理的难点及传统造价估算方法存在的不足,采用灰关联分析与粒子群优化的BP神经网络相结合的方法,以高层住宅工程特征指标为网络的输入向量,达到快速、准确地估算高层住宅工程造价的目标。借助文献回顾法与灰关联分析法系统地确定工程特征指标体系并作为神经网络的输入向量;引入PSO算法优化BP网络的权值及阈值,解决网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。并通过实例验证构建的模型,提高了前期决策阶段造价估算的精确度,实现了快速估算。

神经网络在工业厂房造价估算中的应用研究

在工程估价领域的研究中,利用神经网络进行工程造价快速估算,并取得了一定的研究成果。但是真正应用于实际的不多,取得很好效果的更少,神经网络的设计,对训练方法、因素的选择都会影响实际应用效果。为快速提供企业经验数据,根据神经网络原理和工业厂房造价估算的特点,设计了一个基于BP算法的工业厂房造价快速估算神经网络模型,并对样本选取、特征因素确定及处理等关键问题进行了分析。经仿真训练和验证,表明精度能满足要求,最后把训练得到的知识应用于实际,取得了预期的效果。

基于BP神经网络的显著性工程造价估算方法

利用显著性成本理论和神经网络理论相结合的方法,对拟建工程项目的投资进行估算,步骤为:①采用均值理论挑选已完成类似工程的显著性成本项目,计算其显著性因子csf;②估算拟建项目的显著性成本项目造价;③拟建工程项目造价除以显著性因子的均值,得到拟建工程项目的总造价。实例验证结果表明:估算值的相对误差小于5%,满足估算精度的要求。

公路工程全生命周期综合造价估算模型

从公路工程项目全生命周期的角度出发,采用基于主成分法的多元回归分析方法建模,在算例中运用SPSS软件计算。结果表明:计算值与实际值相差较小,满足估算要求;模型简单、有效、可行,能够简化公路工程项目的造价估算过程,是一种合理、方便、实用的综合公路工程项目造价估算模型。