馬志偉

【摘要】工程造價(jià)管理是建筑工程管理的重要內(nèi)容，與建筑工程效益存在密切的關(guān)聯(lián)，本文以建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)研究為題，首先闡述建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)現(xiàn)狀，然后選取模型輸入量，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，最后對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，希望為相關(guān)行業(yè)提供借鑒。

【關(guān)鍵詞】建筑工程;工程造價(jià);造價(jià)預(yù)測(cè)模型

目前，精細(xì)化管理成為了建筑工程項(xiàng)目管理的發(fā)展趨勢(shì)，為了與精細(xì)化管理相吻合，構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型十分關(guān)鍵，在模型構(gòu)建過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮了重要作用，與傳統(tǒng)層次分析法相比，其優(yōu)勢(shì)十分顯著。就實(shí)際情況而言，建筑工程在施工建設(shè)階段，容易受到諸多因素的影響，而傳統(tǒng)層次分析法，僅能憑借經(jīng)驗(yàn)和專家判斷影響因素，很難保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此對(duì)此項(xiàng)課題進(jìn)行研究，其意義十分重大。

1、建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)現(xiàn)狀

工程造價(jià)預(yù)算是建筑工程造價(jià)管理的重要依據(jù)，與此同時(shí)，還能為投資計(jì)劃編制和投資決策制定提供支持，故造價(jià)預(yù)算的準(zhǔn)確與否，會(huì)直接影響建筑工程的經(jīng)濟(jì)效益和施工質(zhì)量，嚴(yán)重時(shí)，甚至?xí)l(fā)安全事故。目前，回歸分析法、人工智能法以及類比工程法屬于常用的造價(jià)預(yù)測(cè)方法，但就應(yīng)用結(jié)果而言，這些方法并不能確保預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性[1]?；貧w分析法會(huì)利用回歸模型對(duì)造價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但這種回歸模型，卻無(wú)法考慮全部的影響因素;定額法雖然具有非常高的準(zhǔn)確性，在編制預(yù)算文件時(shí)，卻需要耗費(fèi)大量的時(shí)間;類比法所應(yīng)用的分析模型較為簡(jiǎn)單，故無(wú)法保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由于具有學(xué)習(xí)能力和信息處理能力，在建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)中應(yīng)用這種方法，可以在最大限度上確保預(yù)測(cè)結(jié)果的精度，故受到了建筑領(lǐng)域的青睞，據(jù)了解得知，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，已經(jīng)成為工程造價(jià)預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。

2、選取模型輸入量

本文所提出的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，對(duì)建筑工程造價(jià)特征和影響因素進(jìn)行了全面考慮，在研究后確定了9個(gè)影響因素，分別為建筑高度、建筑結(jié)構(gòu)、建筑面積、抗壓等級(jí)、標(biāo)準(zhǔn)層面積、埋深、基礎(chǔ)類型以及整體形狀，在確定影響因素后，將其融入到分析方法之中。

2.1構(gòu)建直覺(jué)模型互補(bǔ)判斷矩陣

將上述影響因素的重要程度作為依據(jù)，對(duì)其進(jìn)行對(duì)比，明確不同因素對(duì)工程造價(jià)的影響，并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建因素對(duì)比表，然后通過(guò)咨詢專家的方式，匯總專家意見(jiàn)，為保證預(yù)測(cè)結(jié)果的精度，在考慮專家意見(jiàn)模糊性的同時(shí)，用i，j對(duì)上述影響因素進(jìn)行標(biāo)識(shí)，在兩兩對(duì)比后得到判斷矩陣。

2.2工程特征影響程度系數(shù)確定

在獲得判斷矩陣后，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行一次性檢驗(yàn)，同時(shí)將指標(biāo)相對(duì)權(quán)重計(jì)算方法作為依據(jù)，可以用uij和Uij對(duì)工程特性進(jìn)行表示，而工程特征的影響程度可以由λi表示，在此基礎(chǔ)上，得出的模糊互補(bǔ)矩陣由S表示，這個(gè)矩陣的得出條件由專家研究后確定，而ωi可以對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行反映。在加權(quán)計(jì)算后可以得出不同因素的影響程度系數(shù)，計(jì)算結(jié)果表明，影響程度系數(shù)超過(guò)0.5的因素有4個(gè)，分別為標(biāo)準(zhǔn)層面積、建筑結(jié)構(gòu)、建筑高度和埋深[2]。

3、網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

訓(xùn)練樣本的獲取，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的前提條件，主要流程為采集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、選擇數(shù)據(jù)以及處理數(shù)據(jù)。具體流程如下所述：在樣本中隨機(jī)選擇多個(gè)數(shù)據(jù)作為構(gòu)建模型的基礎(chǔ)，并把握這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，經(jīng)過(guò)大量的測(cè)試后，找出影響程度最高的輸入模式，簡(jiǎn)言之，就是通過(guò)相關(guān)性分析的方式，對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在其中找到輸入量，在預(yù)處理后，使數(shù)據(jù)在所需范圍內(nèi)發(fā)生改變，同時(shí)將野點(diǎn)除去，最后就可以獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要內(nèi)容，具有兩個(gè)關(guān)鍵性的過(guò)程。分別為前向傳播和反向傳播，其中前者的傳播對(duì)象為信號(hào)，而后者的傳播對(duì)象為誤差。在持續(xù)運(yùn)行的情況下，誤差的總量會(huì)呈現(xiàn)出減少的趨勢(shì)，模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性也會(huì)因此而提升，直至與要求相符為止。

3.1樣本訓(xùn)練和處理

工程特性指標(biāo)包括兩種形式，分別為字符和數(shù)值，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以量化字符和數(shù)值，本文所得到的數(shù)據(jù)歸一化結(jié)果，如表1所示。

通過(guò)對(duì)字符和數(shù)值的準(zhǔn)確量化，可以控制其他因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。在此基礎(chǔ)上，我們可以通過(guò)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的歸一化處理，這種處理方式的應(yīng)用，可以使數(shù)據(jù)的均勻程度提升，促使其在區(qū)間范圍內(nèi)的分布更加合理。

3.2構(gòu)建模型

在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，可以使用n代表輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，結(jié)合上文得知，輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量為5，故n=5，本文所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其層數(shù)為三層，將柯?tīng)柲缏宸蚨ɡ碜鳛橐罁?jù)，在計(jì)算后得出隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為11個(gè)。建筑工程預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

目前，應(yīng)用頻率較高的激活函數(shù)包括三種，分別為轉(zhuǎn)移函數(shù)、線性函數(shù)以及正切函數(shù)，出于構(gòu)建工程預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的考慮，選擇正切函數(shù)較為合理;在選擇BP訓(xùn)練函數(shù)時(shí)，選擇有梯度下降和梯度下降自適應(yīng)函數(shù)可以取得良好的效果。同時(shí)，將均方誤差設(shè)置為0.001，以此為基礎(chǔ)，選擇合適的樣本數(shù)據(jù)，持續(xù)訓(xùn)練后優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，使誤差得到進(jìn)一步的控制，直至與精度要求相符[3]。

4、驗(yàn)證模型

在模型構(gòu)建完成后，需要對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，確保其預(yù)測(cè)精度與要求相符。在驗(yàn)證后得出預(yù)測(cè)結(jié)果，并將其與實(shí)際值進(jìn)行比較，計(jì)算二者的誤差，驗(yàn)證誤差如果小于10%，則表明預(yù)測(cè)結(jié)果與投資估算要求相符。本次驗(yàn)證所選擇的樣本數(shù)據(jù)為表2中的項(xiàng)目11和項(xiàng)目12，其中項(xiàng)目11預(yù)測(cè)誤差率為+3.2%，而項(xiàng)目11的預(yù)測(cè)誤差為+7.72%，二者誤差均小于10%，表明本文所構(gòu)建的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型精度較高，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值十分顯著。

結(jié)論：

綜上所述，在新時(shí)期背景下，建筑工程企業(yè)在實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展的同時(shí)，也面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)，主要包括人力、材料成本上升，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等，為增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，建筑企業(yè)應(yīng)構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，以確保工程造價(jià)預(yù)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，并在此基礎(chǔ)上，采取成本控制措施，控制施工成本，提升工程效益。

參考文獻(xiàn)：

[1]王崢，李萍，譚小蓉.BIM技術(shù)在建筑工程造價(jià)管理中的應(yīng)用探討[J].居舍，2020（07）：154.

[2]王家明，范學(xué)寧.基于ARIMA的大宗工程材料價(jià)格預(yù)測(cè)構(gòu)建研究[J].工程造價(jià)管理，2020（01）：65-75.

[3]王軒，楊文波.建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微型屯腦應(yīng)用，2019，35（08）：95-97+104.