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        基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)工程估價(jià)

        2020-11-05 02:53:42胡世翔
        科教導(dǎo)刊·電子版 2020年27期
        關(guān)鍵詞:工程造價(jià)建筑工程工程

        張 凡 王 磊 周 洲 胡世翔

        (南京工程學(xué)院 江蘇·南京 211167)

        0 引言

        本課題主要研究運(yùn)用“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的方法對(duì)建筑工程的工程估價(jià)進(jìn)行研究,通過對(duì)大量工程實(shí)例進(jìn)行分析,建立估價(jià)模型,并用實(shí)例予以驗(yàn)證,確保存在的誤差控制在一定范圍內(nèi),以使得估價(jià)模型可以應(yīng)用于工程實(shí)踐中。

        確定工程造價(jià)是建設(shè)工作中十分重要的一環(huán),在不同的設(shè)計(jì)階段有著不同的應(yīng)用:如初步設(shè)計(jì)階段編制概算,施工圖設(shè)計(jì)階段編制預(yù)算,而最為關(guān)鍵的則是在建設(shè)前期的工程造價(jià)估算。工程的估算價(jià)是整個(gè)成本管理過程的起點(diǎn),是成本控制的基礎(chǔ),因此在瞬息萬變的市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,探尋這樣一套快速、簡捷、實(shí)用的工程估價(jià)模型有著十分重大的意義。

        一直以來我國動(dòng)態(tài)工程估價(jià)是根據(jù)之前沿用的靜態(tài)估價(jià)方法而提出的。與靜態(tài)估價(jià)相比,動(dòng)態(tài)估價(jià)已經(jīng)不再僅僅是統(tǒng)一制定的估算指標(biāo),概算定額,單位估價(jià)表以及各種收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn),而主要為定期修正的實(shí)物消耗量定額,長期積累的工程造價(jià)資料和各種工程造價(jià)信息。同時(shí),動(dòng)態(tài)估價(jià)的結(jié)果包含了更多的估計(jì)和概括成分,在某些階段,估價(jià)結(jié)果可表現(xiàn)為一個(gè)造價(jià)可能區(qū)間,而不是一個(gè)確定的造價(jià)值。而這種特征恰恰符合了工程造價(jià)動(dòng)態(tài)的特有性質(zhì)。

        把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于工程估價(jià)領(lǐng)域,建立相應(yīng)的工程估價(jià)模型,為動(dòng)態(tài)工程估價(jià)提供數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)和輔助決策。以造價(jià)控制的歷史數(shù)據(jù)為依據(jù),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)實(shí)際造價(jià)的資金發(fā)展變化情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。再通過造價(jià)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與造價(jià)計(jì)劃的比較,明確建筑工程計(jì)劃值。采取有效的改進(jìn)措施,確保建筑工程實(shí)際造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果的真實(shí)性和可靠性為國家正大力推廣的建筑師負(fù)責(zé)制提供經(jīng)濟(jì)性分析。

        1 實(shí)驗(yàn)部分

        1.1 實(shí)驗(yàn)理論

        由于工程估價(jià)過程中涉及到的相關(guān)因素過多,且具有隱蔽性,復(fù)雜性和多層次性的特征,導(dǎo)致難以對(duì)其設(shè)計(jì)一種準(zhǔn)確有效的估價(jià)方法。故采用當(dāng)下熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬方法,從已建工程中提取主要特征并研究其對(duì)造價(jià)的影響,然后建立網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化,最終得到一個(gè)估價(jià)預(yù)測(cè)模型。

        1.2 實(shí)驗(yàn)方法

        首先通過matlab軟件建立簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,驗(yàn)證其擬合數(shù)據(jù)的有效性。然后再建立具體的工程估價(jià)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),導(dǎo)入相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行模擬分析與學(xué)習(xí),得到最終預(yù)測(cè)模型。

        2 過程與討論

        2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合有效性檢驗(yàn)

        2.1.1 建立簡單模型

        首先定義一個(gè)已知函數(shù):

        F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2),打開matlab,進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)建立

        ld=100;定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)

        x=rand(2,ld);定義基本二維狀態(tài)的變量

        F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

        定義已知的訓(xùn)練函數(shù)

        net=newrb(x,F);建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        interval=0.1; 定義基本參數(shù)

        tx=[tx1;tx2];

        ty=sim(net,tx);

        v=reshape(ty,row);

        實(shí)際對(duì)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算與擬合結(jié)果進(jìn)行對(duì)比

        subplot(1,3,1)

        mesh(x1,x2,F); subplot(1,3,3)

        mesh(x1,x2,F-v); 畫出最后對(duì)比圖,查看誤差,得出結(jié)論。

        2.1.2 分析

        圖1

        訓(xùn)練樣本為100

        第一個(gè)圖像是 F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2)函數(shù)的原始圖像,第二個(gè)圖像是經(jīng)過matlab產(chǎn)生隨即數(shù)據(jù)后擬合的圖像,最后一張是對(duì)比兩張圖的誤差

        圖2

        我們可以發(fā)現(xiàn)在模擬數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為100的時(shí)候,誤差還比較明顯,于是可以進(jìn)一步縮小誤差,也就是增加樣本數(shù)量,當(dāng)我們把樣本模擬數(shù)量增加到400時(shí),在運(yùn)行一次,結(jié)果如圖2。

        訓(xùn)練樣本為400

        可以明顯的從第三張誤差圖中發(fā)現(xiàn),起伏明顯變小,只有局部地區(qū)存在波動(dòng)差異,由此可以進(jìn)一步論證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的擬合性,并且可以得出結(jié)論:在提高訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)的前提下,可以無限逼近原函數(shù)。

        2.2 具體工程估價(jià)模型

        2.2.1 建立具體工程估價(jià)模型

        從某市32個(gè)已建工程項(xiàng)目的工程量清單中選取數(shù)個(gè)工程特征進(jìn)行SPSS相關(guān)矩陣分析,最終得到9個(gè)影響造價(jià)最重要的因素,分別是:

        選取好數(shù)據(jù)后,將其分為兩組,第一組為訓(xùn)練組,第二組為驗(yàn)證組。

        開始建立訓(xùn)練組的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

        net=newff(inputData,outputData,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');

        net.trainparam.goal=0.0001;

        net.trainparam.show=500;

        net.trainparam.epochs=20000;

        [net,tr]=train(net,inputData,outputData);

        simout=sim(net,inputData);

        2.2.2 分析

        運(yùn)行結(jié)果如下:

        圖中紅色的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的結(jié)果,藍(lán)色的是原來的數(shù)據(jù),我們可以知道,擬合后的數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)具有高度的相似性,其圖像趨勢(shì)基本一致,以此證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)工程估價(jià)模擬的可行性。再根據(jù)設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提取表達(dá)式,完成模型建立。

        根據(jù)已經(jīng)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入驗(yàn)證組的數(shù)據(jù),證明其有效性。

        此圖為驗(yàn)證組對(duì)比結(jié)果,由此可知,該模型的可行性可以得到保證,模擬平方造價(jià)與原數(shù)據(jù)具有高度的擬合性。

        3 結(jié)論

        本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了建筑工程估價(jià)模型。首先通過對(duì)簡單的已知函數(shù)模型進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合,證明其擬合數(shù)據(jù)效果的可行性,并且得出結(jié)論:提高在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的數(shù)量,理論上可以不斷逼近原數(shù)據(jù)。之后進(jìn)一步建立具體的建筑工程估價(jià)模型,選取主要工程量后,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并學(xué)習(xí)優(yōu)化,并對(duì)比擬合造價(jià)與原造價(jià),最后得出結(jié)論:通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的建筑工程模型對(duì)平米造價(jià)的預(yù)測(cè)值與期望值之間存在高度的擬合性,進(jìn)一步優(yōu)化后可滿足工程實(shí)際要求,可以用于預(yù)測(cè)建筑工程估價(jià)。本研究對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑工程估價(jià)當(dāng)中應(yīng)用的可行性提供了有力的證明。

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