房樹(shù)田 張 英

(1.黑龍江工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050； 2.黑龍江職業(yè)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050)

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·建設(shè)經(jīng)濟(jì)·

建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)方法的研究

房樹(shù)田1張 英2

(1.黑龍江工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050； 2.黑龍江職業(yè)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150050)

提取了多個(gè)潛在與工程造價(jià)相關(guān)的參量，采用相關(guān)性分析法，篩選出了相關(guān)性較強(qiáng)的幾個(gè)參量，并闡述了用這些參量預(yù)測(cè)工程造價(jià)的方法，有利于實(shí)現(xiàn)企業(yè)投資決策的科學(xué)合理性。

工程造價(jià)，參量，相關(guān)性分析，預(yù)測(cè)方法

0 引言

建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)的成功實(shí)現(xiàn)能夠?yàn)榻ㄖこ淘靸r(jià)的控制管理帶來(lái)較大便捷，因此，具有很高的研究?jī)r(jià)值。影響工程造價(jià)的因素極為復(fù)雜，在預(yù)測(cè)階段，我們難以保證獲取數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，因此為了解決不確定性較高的問(wèn)題，本文引入了卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是一種統(tǒng)計(jì)濾波方法，可以有效地濾出數(shù)據(jù)的噪聲，應(yīng)用領(lǐng)域極廣。從投資決策科學(xué)性角度來(lái)看，住宅造價(jià)指標(biāo)的合理編制和采集，指導(dǎo)人們合理確定建設(shè)規(guī)模和功能結(jié)構(gòu)，綜合考慮項(xiàng)目的工程造價(jià)，從多個(gè)可行性方案中，選擇最佳的、合適的投資方案，從而實(shí)現(xiàn)更為科學(xué)合理的投資決策。

1 相關(guān)參量選擇

我們一共獲取了樓盤的23個(gè)參量，分別是樓盤所處城市等級(jí)、地上層數(shù)、地下層數(shù)、建筑面積、樓盤用途、檐高、平均層高、抗震等級(jí)、三級(jí)鋼筋占比、挖基礎(chǔ)土方單位含量、土方回填單位含量、砌體單位含量、混凝土單位含量、鋼筋單位含量、屋面防水單位含量、墻地面裝飾單位含量、樓地面裝飾單位含量、墻柱面裝飾單位含量、天棚裝飾單位含量、電氣配線單位含量、電氣配管單位含量、配電箱單位含量、管道單位含量，本文也將樓盤所處城市等級(jí)作為一個(gè)預(yù)測(cè)工程造價(jià)的變量，其余變量都是與樓盤建造緊密相關(guān)的參量。對(duì)應(yīng)的，我們也獲取了樓盤的單位造價(jià)。

由于在實(shí)際應(yīng)用中，我們可能無(wú)法得到如此多的參量，并且這23個(gè)參量中，并不是每一個(gè)參量都對(duì)于工程造價(jià)起著至關(guān)重要的作用。一些與工程造價(jià)相關(guān)性較低的參量甚至?xí)?duì)于預(yù)測(cè)造價(jià)起到相反的作用。因此，首先我們應(yīng)進(jìn)行相關(guān)性分析，選取與工程造價(jià)相關(guān)性較強(qiáng)的幾個(gè)參量，再進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)。

皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearson correlation coefficient)是一種線性相關(guān)系數(shù)。皮爾森相關(guān)系數(shù)是用來(lái)反映兩個(gè)變量線性相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量。相關(guān)系數(shù)用r表示，r的取值在-1～+1之間，r的絕對(duì)值越大表明相關(guān)性越強(qiáng)。若r>0，表明兩個(gè)變量是正相關(guān)，即一個(gè)變量的值越大，另一個(gè)變量的值也會(huì)越大；若r<0，表明兩個(gè)變量是負(fù)相關(guān)，即一個(gè)變量的值越大另一個(gè)變量的值反而會(huì)越小。要注意的是這里并不存在因果關(guān)系。若r=0，表明兩個(gè)變量間不是線性相關(guān)，但有可能是其他方式的相關(guān)(比如曲線方式)。計(jì)算公式如式(1)：

(1)

我們將23個(gè)參量分別與單位造價(jià)輸入至公式中，可以得到不同參量與單位造價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果如表1所示。

表1 參量與單位造價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)

篩選其中相關(guān)系數(shù)大于0.2的參量來(lái)預(yù)測(cè)工程造價(jià)，共10個(gè)參量，不同的參量的計(jì)量單位不同，反映在數(shù)值上差異較大，因此若直接做回歸將造成數(shù)值本身較大的參量對(duì)回歸起較大的作用，而數(shù)值較小的參量對(duì)回歸基本不起作用。因此需將這10個(gè)參量變?yōu)闊o(wú)量綱的參量。本文選用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化將參量歸一化。也稱為標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，是統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案中最為常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法。經(jīng)過(guò)此方法處理后的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。計(jì)算公式如下：

(2)

其中，Xk為歸一化后的數(shù)據(jù)點(diǎn);xk為原數(shù)據(jù)點(diǎn);μ為數(shù)據(jù)集均值;σ為數(shù)據(jù)集方差。

將數(shù)據(jù)處理后，可以看出各參量與單位造價(jià)間存在線性相關(guān)關(guān)系，且皮爾森相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值越大曲線相關(guān)性越強(qiáng)。

綜上，我們?cè)?3個(gè)參量中，篩選出了10個(gè)與單位造價(jià)較為相關(guān)的參量，并通過(guò)這10個(gè)參量用下文的預(yù)測(cè)方法對(duì)單位造價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 預(yù)測(cè)方法

卡爾曼濾波是于1960年提出的一種基于統(tǒng)計(jì)的濾波方法(KALMANRE，1960)，其通過(guò)前一時(shí)刻的估計(jì)值以及當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值反復(fù)遞推迭代，最終從兩個(gè)誤差較大的值中估計(jì)出一個(gè)相對(duì)較為精準(zhǔn)的值。用狀態(tài)方程描述系統(tǒng)根據(jù)上一時(shí)刻向前推進(jìn)的狀態(tài)過(guò)程，并使用量測(cè)方程來(lái)描述外部觀測(cè)系統(tǒng)所得到的量測(cè)值，將兩個(gè)值結(jié)合白噪聲的統(tǒng)計(jì)特性反復(fù)迭代，最終形成最優(yōu)估計(jì)。

卡爾曼濾波方法能根據(jù)狀態(tài)值和測(cè)量值得到準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果。

狀態(tài)和測(cè)量方程由式(3),式(4)給出:

xk=Axk-1+Buk-1+wk-1

(3)

zk=Hxk+vk

(4)

其中，xk為kth的系統(tǒng)狀態(tài)；A為矩陣轉(zhuǎn)置；B為控制變量；w為基于標(biāo)準(zhǔn)分布N(0,Q)的狀態(tài)方程噪聲；H為測(cè)量矩陣；zk為測(cè)量值；vk為基于標(biāo)準(zhǔn)分布N(0,R)的噪聲估計(jì)。

獲取這些公式后，接下來(lái)進(jìn)行如下步驟：

(5)

第2步：計(jì)算預(yù)協(xié)方差矩陣:

(6)

第3步：計(jì)算Kalman增益:

(7)

第4步：更新估計(jì)結(jié)果:

(8)

第5步：更新協(xié)方差:

(9)

第6步：重新計(jì)算前面的步驟1～步驟5。

綜上，卡爾曼濾波可以有效地濾出數(shù)據(jù)噪聲。要使用卡爾曼濾波，首先，我們要建立一個(gè)狀態(tài)方程和一個(gè)量測(cè)方程，然后設(shè)置各類參數(shù)，最終我們便可以得到較為準(zhǔn)確的工程造價(jià)。

3 結(jié)語(yǔ)

準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)工程造價(jià)，對(duì)業(yè)主、受業(yè)主委托的咨詢機(jī)構(gòu)以及投標(biāo)者來(lái)說(shuō)，都是一件至關(guān)重要的工作。在工程建設(shè)的每個(gè)階段，業(yè)主都要預(yù)測(cè)擬建工程的全部預(yù)期價(jià)格，據(jù)此確定標(biāo)底、評(píng)標(biāo)與定標(biāo)。對(duì)于投標(biāo)者來(lái)說(shuō)，工程造價(jià)預(yù)測(cè)則是決定投標(biāo)成敗以及在工程實(shí)施過(guò)程中能否盈利的關(guān)鍵。

本文首先提取了與工程造價(jià)潛在相關(guān)的23個(gè)變量，然后進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出了與工程造價(jià)最相關(guān)的10個(gè)變量，最后利用這10個(gè)變量建模預(yù)測(cè)工程造價(jià)。本文提出一種新的方法來(lái)預(yù)測(cè)工程造價(jià)。得到一個(gè)較為準(zhǔn)確的工程造價(jià)預(yù)測(cè)值。

選用與工程造價(jià)關(guān)系不大的變量進(jìn)入建模時(shí)，不但會(huì)增加計(jì)算量，也會(huì)造成預(yù)測(cè)的精度降低。因此，本文所提方法結(jié)合統(tǒng)計(jì)濾波領(lǐng)域的KF算法，從兩個(gè)粗略的工程造價(jià)預(yù)測(cè)值中，輸出一個(gè)相對(duì)較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值，是一種解決工程造價(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題的新思路。

[1] 劉鐘瑩,徐 紅.建筑工程造價(jià)與投標(biāo)報(bào)價(jià)[M].南京：東南大學(xué)出版社,2002.

[2] 田金信.建筑企業(yè)管理學(xué)[M].北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2012.

[3] 曹國(guó)安.我國(guó)工程管理中存在的問(wèn)題及其對(duì)策分析[J].科技風(fēng)，2011(15)：142.

[4] 吳琪琦.基于清單計(jì)價(jià)模式下商品住宅開(kāi)發(fā)全過(guò)程造價(jià)控制[D].荊州：長(zhǎng)江大學(xué)，2012.

Study on building engineering cost forecasting methods

Fang Shutian1Zhang Ying2

(1.HeilongjiangCollegeofEngineering,Harbin150050,China;2.HeilongjiangVocationalCollege,Harbin150050,China)

The paper extracts some potential parameters correlating to the engineering cost, selects strong-correlating parameters by applying correlation analysis method, and describes its engineering cost forecasting method, which will be good for realizing scientific and rational enterprise investment decision.

engineering cost, parameter, correlation analysis, forecasting method

1009-6825(2017)15-0205-02

2017-03-07

房樹(shù)田(1970- )，男，教授

TU723.33

A