【摘 要】為了對于工程的造價(jià)實(shí)施有效的預(yù)控，減少建設(shè)投資的不確定性，通過運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施對于工程造價(jià)的預(yù)測，根據(jù)此方法預(yù)測出的結(jié)果對于工程的計(jì)量清單進(jìn)行優(yōu)化。然后利用TOC理論對優(yōu)化后的工程清單計(jì)價(jià)模式進(jìn)行控制，從而達(dá)到了工程造價(jià)預(yù)控的實(shí)施。文章以某工程為例，分別論述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測、TOC理論的控制、基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ＴＯＣ理論的工程造價(jià)預(yù)測與控制，最后通過案例分析，證明了此方式的有效性。

【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；TOC理論；工程造價(jià)；預(yù)控措施；分析

建筑業(yè)作為我國的主要物質(zhì)生產(chǎn)部門，一直以來都在國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中占有重要地位。即使是在2008年美國次貸危機(jī)以來，我國政府通過強(qiáng)有力的擴(kuò)大內(nèi)需的一系列措施，使得我國的經(jīng)濟(jì)繼續(xù)的保持著快速的增長。而建筑業(yè)也要在此過程中，不斷的學(xué)習(xí)工程造價(jià)管理的先進(jìn)方法，同時(shí)也要不斷的總結(jié)實(shí)施工程造價(jià)中的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，不斷的大膽創(chuàng)新，從而不斷的提升我國的工程造價(jià)實(shí)踐水平以及理論層次。下文主要結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工程造價(jià)的預(yù)測以及TOC理論對工程造價(jià)的控制進(jìn)行論述。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的清晰表述是在20世紀(jì)80年代被提出的，這一算法的提出不僅解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了多層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想，從而極大的促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全稱為Back Propagation，即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種多層、前向的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以簡單的理解為誤差的傳播方向是與信號(hào)的前向傳播相反方向的。一般的BP網(wǎng)絡(luò)都有不止一個(gè)的sigmoid隱層以及線性的輸出層，從而可以有效的實(shí)現(xiàn)對多個(gè)不連續(xù)點(diǎn)函數(shù)的逼近。反向傳播也就是從后向前的進(jìn)行誤差的調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值順著性能函數(shù)的梯度反向的調(diào)整。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示，每一個(gè)神經(jīng)元都是用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示，P、A是網(wǎng)絡(luò)的輸入以及輸出向量，網(wǎng)絡(luò)由隱層、輸入層以及輸入層節(jié)點(diǎn)組成，其中隱層可以是一層，也可以是多層，通過權(quán)將前后層連接起來。

圖１ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2 TOC理論的控制

TOC約束理論是由以色列物理學(xué)家在1984年首次提出的，這一理論的研究以及應(yīng)用為我們展現(xiàn)了一種全新的管理理念。十多年后他有提出了關(guān)鍵鏈法，主要應(yīng)用于項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃問題的解決，這一方法的主要思想就是工程項(xiàng)目必須遵守整體優(yōu)化而非局部優(yōu)化。關(guān)鍵鏈及時(shí)考慮兩種約束，同時(shí)將其網(wǎng)絡(luò)化并應(yīng)用于項(xiàng)目的進(jìn)度規(guī)劃決策的技術(shù)。

這一技術(shù)主要由5個(gè)步驟組成：（1）識(shí)別系統(tǒng)的局限性（2）考慮如何利用這一瓶頸；（3）設(shè)法使得其它的決策服從與上面的決定;(4)提升系統(tǒng)的瓶頸；（5）如果瓶頸問題得以解決，那么回到第一步繼續(xù)執(zhí)行這一操作。

關(guān)鍵鏈技術(shù)是以全局的角度來進(jìn)行各道工序安全時(shí)間的設(shè)定，統(tǒng)一到緩沖中的安全時(shí)間并不一定保證每一道工序的按期完成，但是卻可以照顧到全局施工進(jìn)度。由于輸入緩沖以及項(xiàng)目緩沖可以有效的消除項(xiàng)目中的不確定因素對項(xiàng)目計(jì)劃執(zhí)行的影響，管理人員通過關(guān)注項(xiàng)目的進(jìn)展情況，通過緩沖區(qū)調(diào)整項(xiàng)目的進(jìn)度并實(shí)施項(xiàng)目的優(yōu)化。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC理論的工程造價(jià)預(yù)測與控制

3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測

通過MATLAB7.0建立模型可以分為以下四步：

3.1.1 樣本的輸入值。輸入值的確定要參照以下各種費(fèi)用：設(shè)計(jì)概算階段的預(yù)備費(fèi)、設(shè)計(jì)概算階段的設(shè)備及工器具購置費(fèi)、設(shè)計(jì)概算階段的建筑安裝工程費(fèi)、設(shè)計(jì)概算階段的工程建設(shè)其他費(fèi)用。樣本的期望值以及輸出值的確定要考慮到以下幾種費(fèi)用：工程建設(shè)其他費(fèi)用、工程決算階段與設(shè)計(jì)概算階段相比的建筑安裝工程費(fèi)、設(shè)備及工器具購置費(fèi)、預(yù)備費(fèi)增長的大小。樣本的輸出值范圍在-1到1之間，前者表示沒有風(fēng)險(xiǎn)，后者表示風(fēng)險(xiǎn)最大。

3.1.2 通過MATLAB7.0構(gòu)造BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層以及輸出層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目分別設(shè)置為N1和N3，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)檢驗(yàn)公式為： （a=1—10，N1、N3分別為輸入與輸出的節(jié)點(diǎn)數(shù)）。然后進(jìn)行訓(xùn)練函數(shù)、輸出層函數(shù)以及隱層函數(shù)的選擇，同時(shí)設(shè)置訓(xùn)練的次數(shù)以及目標(biāo)。

3.1.3 將樣本數(shù)據(jù)帶入程序，通過訓(xùn)練、學(xué)習(xí)、測試樣本檢驗(yàn)，達(dá)到預(yù)定的目的。

3.1.4 通過輸入一組向量P，模型將輸出一組預(yù)測得到的列向量A。

3.2 基于ＴＯＣ理論的工程造價(jià)控制

為了有效的控制工程造價(jià)，TOC理論思想要求將工程造價(jià)中風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的增加按照同一個(gè)保證率計(jì)算，然后將這一保證率之下費(fèi)用差值安排到預(yù)備費(fèi)用中的基本預(yù)備費(fèi)中，或者理解為將其設(shè)置為緩沖區(qū)。我們可以將輸出的預(yù)測向量值設(shè)置為：

與之相對的輸入向量設(shè)置為

按照上文所述的TOC理論的實(shí)施步驟，第一步是進(jìn)行系統(tǒng)瓶頸的識(shí)別，得到的結(jié)果對應(yīng)于輸出值A(chǔ)向量，然后是如何使用系統(tǒng)的瓶頸讓P乘以對應(yīng)的輸出值A(chǔ)向量，將 ， 放回設(shè)計(jì)概算階段的預(yù)留金中實(shí)施整體控制。第三步是設(shè)法使得其它的決策服從與上面的決定以及第四步通過監(jiān)控以及關(guān)注各部分工程的執(zhí)行情況提高系統(tǒng)的瓶頸，通過緩存器的使用情況來控制工程造價(jià)。

從以上的論述可見，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC下工程造價(jià)預(yù)控是在對于工程造價(jià)模式優(yōu)化之下對于工程造價(jià)所實(shí)行的控制，可以解決長期困擾我們的工程造價(jià)難以控制的問題。

4 案例分析

本文以天津某高速公路為例，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與TOC技術(shù)實(shí)施工程造價(jià)預(yù)控，從下表1可以看出應(yīng)TOC理論優(yōu)化后的工程總額減少了204778.4—202705.8=2072.6萬元，降低了決算總額的1%。也就是說通過計(jì)價(jià)模式的優(yōu)化以及造價(jià)中風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的整體控制，可以從根本上解決工程造價(jià)難以控制的問題，有助于我國工程造價(jià)的良性發(fā)展。

表1 TOC理論優(yōu)化后的某高速公路投資控制情況比較 單位:萬元

利用MATLAB建立模型，得出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天津某高速公的造價(jià)預(yù)算。模型建立的過程不再復(fù)述，將得到的樣本訓(xùn)練圖給出，如下圖2：

圖2 樣本訓(xùn)練圖

經(jīng)檢驗(yàn)，天津某公路的此時(shí)結(jié)果與實(shí)際值吻合，因此基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路造價(jià)預(yù)算可以滿足實(shí)際的需求，模型的建立很成功。

基于TOC理論的工程造價(jià)控制，通過將施工整個(gè)過程的分散的風(fēng)險(xiǎn)因素整合、統(tǒng)一控制，同時(shí)在不斷的監(jiān)控以及緩沖器的配合下達(dá)到了有效控制工程造價(jià)的目的。該方法的主要思想是遵從項(xiàng)目的整體優(yōu)化而非簡單的局部優(yōu)化。這種不同于傳統(tǒng)中獎(jiǎng)工程

的造價(jià)局限于某個(gè)或者一個(gè)階段，也就不可能從工程的整體出發(fā)，自然也不利于造價(jià)控制的實(shí)施。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測通過高度的非線性映射以及充分的應(yīng)用工程造價(jià)的歷史數(shù)據(jù)，從而得到預(yù)測結(jié)果。這種方法之所以具有廣泛的應(yīng)用前景，是源于此方法與傳統(tǒng)方法相比所表現(xiàn)出的優(yōu)越性，即具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)以及泛化能力。同時(shí)這一方法的實(shí)施也需要準(zhǔn)確的樣本期望數(shù)據(jù)以及樣本輸入數(shù)據(jù)，從而為我國的工程造價(jià)制度以及造價(jià)數(shù)據(jù)的測量提出新的要求。

5 結(jié)束語

上文的論述表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測，在結(jié)合了TOC理論情況下，實(shí)現(xiàn)了對于工程造價(jià)的控制。這種控制方式不僅是對于計(jì)價(jià)模式的優(yōu)化、在優(yōu)化的模式下對于工程造價(jià)的控制，同時(shí)也是有效實(shí)現(xiàn)工程造價(jià)控制以及對于當(dāng)前的工程造價(jià)理論的有力推進(jìn)。

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