数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用

提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了较好的计算结果,验证了该方法的预测准确性和收敛性,显示了该方法在电力工程造价预测和审查中的有效性。

灰色预测在国防企业工程项目造价中的应用

在分析我国建筑工程造价系统的构成及其灰色预测系统建模方法的基础上,针对国防企业中建筑工程项目造价预测问题,建立了其各子项目的灰色预测模型.为了验证所建立的灰色系统预测模型的可靠性和精确性,给出了一个实际的国防工程项目造价预测算例.预测结果显示,建立的灰色预测模型能满足预测精度要求,为建筑工程的招投标和竣工验收提供了重要依据.

挣值分析中项目完工成本预测方法的问题与出路

现代项目管理知识体系中有关项目挣值分析的方法是在美国国防部1967年推出的项目"成本/工期控制系统规范(C/SCSC)"基础上发展而来的。根据美国项目管理协会(ProjectManagementInstitute—PMI)发布的项目管理知识体系指南(AGuidetoProjectManagementBodyOfKnowledge—PMBOK)2000年新版中的挣值分析方法,作者经过研究证明挣值分析中的项目成本预测方法存在着一些问题和局限性,本文全面讨论了这些问题和局限性并提出了相应的解决方案。

施工项目成本动态测算系统研究

本文根据施工项目成本测算特点 ,提出利用加权几何平均组合预测模型预测资源价格 ,确定成本测算基数 ,同时考虑项目经理部的管理能力和施工中可能遇到的风险 ,建立施工项目成本动态测算模型 ,形成较全面的、动态的施工项目成本测算系统。

一种新的建设项目投资预测模型

建设项目的投资预测是建设项目投资控制的重要功能和基础 ,但目前还缺乏适合我国工程实际情况且能进行计算机处理的投资预测模型 .据此 ,在分析现有投资预测技术方法的基础上 ,结合我国工程建设实际情况 ,运用建设项目投资控制的“2 8”原则 (Pareto法则 ) ,充分考虑建设项目实施过程中影响建设项目投资的全局因素和局部关键项两方面的变化 ,建立一套新的投资预测模型 .

运用转移函数模型预测铁路建设项目运营有关成本

运营成本是影响铁路建设项目后评价结论的重要基础数据。通过建立转移函数模型对铁路建设项目后评价时点后的运营有关成本进行预测,并对某铁路建设项目进行实证分析,说明采用转移函数模型的预测效果明显在回归模型的基础上有所改进,能较好地反映出有关成本的变化趋势,从而达到较好的预测效果。

建筑工程项目施工安全管理挣值法研究

为了监控建筑工程施工安全成本,提高项目安全管理水平,基于挣值法的基础理论,提出建筑工程项目施工安全管理挣值法。研究项目施工的计划与实际安全投入,通过引入2个安全度指数、3个安全挣值参数和4个安全绩效评价指标,形成评价指标系统,并构建安全度评价指标体系。运用模糊综合评价法,提出项目施工计划安全度的预测方法及其实际安全度的评价方法,最后给出项目施工安全管理挣值法的实用示例。研究结果表明,将挣值法应用于项目的施工安全控制可行,建筑工程施工企业可以使用该方法进行安全管理,监控项目的安全状况,调整项目的安全投入,确保项目施工安全进行。

基于灰色马尔科夫模型的工程成本预测

针对随机波动较大的工程成本预测问题,通过研究过去几年中同一建筑公司承建同类工程的相关数据,建立了灰色GM(1,1)模型,并采用马尔科夫模型分析优化数据.实例分析结果表明,灰色马尔科夫模型用于工程成本的预测结果与实际情况较为一致,说明本研究建立的预测模型合理可靠,具有一定的实用性.

特高压输电线路工程造价预测模型研究——基于因子分析及BP神经网络

本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18个主要影响因素进行度量,将得到的5个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9个特高压输变电工程中的75段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。

基于类比统计估算法(RCF)改进政府工程概算预测与审查——以深圳市交通类工程为例

按传统方法编制与审批的政府工程概算准确性不高。以深圳审计局(2014—2017)公布的50个交通工程审计报告作为基础数据,利用类比统计估算法(RCF)分别预测公布工程的概算,得到两个结果:一是将RCF方法和传统方法的预测结果分别与工程最终决算对比分析,发现RCF方法的概算值比传统方法更接近决算值;二是将深圳与其他国家和地区(英国、土耳其、冰岛、中国香港)交通类工程的RCF估算结果对比,发现深圳交通工程的最终批复概算存在系统性高估的现象。为此,指出现行概算审批制度中概算审查方法是概算高估的原因,并建立一个基于RCF的政府工程投资审查改革框架,以突显其应用价值。

基于蒙特卡洛仿真的项目完工成本概率预测

在项目完工成本概率预测问题的研究中,传统挣值分析法中对项目完工成本的预测没有考虑到项目成本的不确定性,预测结果均为单一值。为解决上述问题,根据挣值分析法原理和项目各活动成本分布的特征,结合项目实施过程中的活动成本与进度绩效信息,给出活动完工成本的三点估计,即最乐观值、最可能值和最悲观值,并提出基于蒙特卡洛仿真的项目完工成本概率预测方法。上述方法综合考虑了项目成本的不确性,给出了预测结果的区间范围和概率分布。案例分析表明改进方法的预测结果符合项目成本的随机性特征,且预测精确度较高。

基于CBR与RBR的国际工程风险费用预测

由于国际工程存在的风险因素众多且信息来源具有很大局限性,国际工程风险费用的预测是一个难点,但其对于国际工程的投标报价竞争力以及项目的最终盈利能力而言又具有重要影响。因此,论文构建了基于事例推理(CBR)与规则推理(RBR)的风险费用预测模型,首先在总结、归纳相关文献的基础上提出基于特征属性的风险案例表示方法,为风险案例的知识提取与检索奠定了基础;然后,选出合适的案例检索方法,对风险费用的影响因素进行分析归纳,在此基础上利用事例推理与规则推理的相关理论构建了国际工程风险费用预测的基本框架;最后结合Fisher聚类法、集对分析理论与模糊权重理论建立了国际工程风险费用预测模型,并通过实例应用验证了模型的有效性与可行性。

基于GA-SVM的输电塔结构基础施工成本预测

针对输电塔结构施工地点偏远,基础结构施工成本难以预测的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)-支持向量机(SVM)的输电塔基础施工的成本预测方法。该方法通过遗传算法得到最优参数组合的支持向量机,将输电塔成本预测问题转化为回归问题。通过一输电塔基础施工实例来说明方法的有效性。结果表明,相比神经网络和传统的SVM算法,GA-SVM对小样本的模型预测效果显著,所述方法能较准确预测输电塔结构基础的施工成本。

基于偏最小二乘回归分析的试验装备修理成本预测

为了科学预测试验装备修理成本,提高维修经费决策质量,引入偏最小二乘回归分析(Partial Least Squares Regression,PLSR)对试验装备修理成本进行预测。针对试验装备修理成本小样本、贫数据、特征量相关性强的不利条件,构建预测模型;基于以往数次大修相关数据,预测试验专用装备使用期的某次大修成本。同时,为保持模型的稳健性,提高模型解释能力和预测精确度,尝试利用变量投影重要性分析对模型进行优化,取得了较好的效果。实例证明,该方法不仅能在多变量间存在严重多重相关性情况下建立模型,而且能够有效筛选与因变量关系不大的自变量,简化输入样本集。

网络计划与资源优化软件在施工管理中的应用

主要介绍作者研制的《网络计划与资源优化》软件在施工项目成本管理中的应用,施工项目管理者如何有效地对工程项目的成本进行控制和管理,本文作者从理论与实践上加以阐述.施工项目管理者只需少量的有效数据输入,就能获得工程总进度及其分支的工程进度和工程总成本及分支的分析图.对于增强项目管理效益,进行项目成本的事前控制、事中控制和事后分析具有重要的意义.

大型复杂项目研制成本的灰色预算方法

针对大型复杂项目成本因历史数据缺乏而难以准确预算的问题,提出大型复杂项目研制成本的灰色预算方法,通过项目研制成本模型构建及其残差修正,实现利用较少的样本数据得到较高的成本预算精度,并采用实例验证了方法的正确性和有效性。

灰色预测在工程造价动态管理中的应用

本文分析了灰色预测数学模型在工程造价动态管理中应用的可行性,建立了材料价格预测的动态灰色模型.并编制了相应的计算机软件,以红砖价格为例做了误差分析.

基于随机S曲线的项目绩效监测和预测研究

随机S曲线(SS曲线)充分考虑了项目费用和工期的随机性,展示了费用、工期和项目进展百分比之间的关系。基于仿真获得的SS曲线,提出新的费用偏差(CV)和工期偏差(SV)参数,实现对项目绩效的监测;考虑项目未来绩效与过去绩效之间的相关性,依据活动或项目的费用绩效指数(CPI)和工期绩效指数(SPI),对尚未完成和尚未开始活动的费用和时间参数进行调整,采用仿真方法预测项目未来绩效,获得项目完成时费用偏差(CVAC)和工期偏差(SVAC)指标,实现对项目绩效的预测。结合一个三层住宅工程案例,详细说明了基于SS曲线的项目绩效监测和预测方法在项目管理实践中的应用。

铁路建设项目经济评价信息系统的设计与应用

作者通过对铁路建设项目经济评价业务特点的分析,提出了利用计算机辅助经济评价的设计思想,并对运量预测、运营成本计算的算法作了详细讨论。

基于数据挖掘的住宅工程造价预测

为在规划设计初期准确快速地预测住宅工程造价,在分析既往相关方法优劣的基础上,选取支持向量机(SVM)构建住宅工程造价预测模型。使用改进的K均值聚类对样本进行异常值筛除后,分别利用原始特征指标和经偏最小二乘回归(PLSR)降维后的综合指标,建立SVM模型,对单方造价、分部分项工程费等进行预测。对比预测结果发现:利用原始指标构建的SVM模型较为合理,预测精度与鲁棒性均更优,单方造价的SSE,MSE,R2和极差值能达到0.0309,0.0018,0.9284和0.1102的较优水平;同时,分部分项工程费的可预测性亦较好,而措施项目费、其他项目费等可预测性相对较差,这与工程差异性大,费用主观性强等因素有关。因此,根据合理的特征指标,利用SVM进行造价预测,对工程投资决策具有重要意义。