楊 惠，李 文，郭若礁，李 孟，閆中林，鄭天君

(1.山東臨港疏港軌道交通有限公司，山東 臨沂 276624；2.煙臺(tái)大學(xué) 土木工程學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264005)

隨著計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行工程造價(jià)的快速預(yù)測(cè)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行工程造價(jià)的快速預(yù)測(cè)可以提高建設(shè)項(xiàng)目的決策效率，實(shí)現(xiàn)投資效益的最大化。

作為數(shù)據(jù)挖掘重要組成部分的特征工程，在工程造價(jià)的數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)中，更是扮演著重要的作用；特征選取合理，算法模型訓(xùn)練的性能就好，反之則模型性能就低。特征工程不僅包括特征選取，還包括特征構(gòu)造、特征縮放、特征編碼以及特征降維等[1]，對(duì)于具有明確目的的工程造價(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題，特征指標(biāo)的選取主要還是依靠專(zhuān)業(yè)人員對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的綜合分析來(lái)確定，同時(shí)，也是一個(gè)反復(fù)的、試錯(cuò)的、迭代的過(guò)程。由于工程造價(jià)的影響因素非常復(fù)雜，因而特征指標(biāo)的類(lèi)型也多種多樣，包括建筑、結(jié)構(gòu)、裝飾、基礎(chǔ)、設(shè)計(jì)基準(zhǔn)等各方面的特征，這些特征的原始數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)化為便于機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行運(yùn)算的特征數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)將特征數(shù)據(jù)擬合到數(shù)學(xué)模型中獲取結(jié)論或做出預(yù)測(cè)。這一轉(zhuǎn)化過(guò)程就是特征指標(biāo)的量化和編碼，量化和編碼方式不同，工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的性能差異很大。

文章以廣聯(lián)達(dá)指標(biāo)網(wǎng)中陜西省西安市2014年—2017年簽約的住宅工程數(shù)據(jù)為對(duì)象，以支持向量機(jī)(SVM)算法[2]為預(yù)測(cè)模型，根據(jù)特征指標(biāo)的屬性，及其對(duì)工程造價(jià)的影響方式，對(duì)特征指標(biāo)采取不同的量化和編碼方式進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果證實(shí)了特征指標(biāo)的編碼方式對(duì)模型性能確有較大影響，同時(shí)，提出了有利于提高工程造價(jià)SVM預(yù)測(cè)模型性能的特征指標(biāo)的編碼方式。

1 數(shù)據(jù)收集整理及特征指標(biāo)選取

通過(guò)對(duì)廣聯(lián)達(dá)指標(biāo)網(wǎng)住宅工程造價(jià)數(shù)據(jù)的收集、梳理和清洗，選取其中160條樣本構(gòu)建SVM模型預(yù)測(cè)單方造價(jià)，模型樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。為了避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題，本研究選取其中127條數(shù)據(jù)(占比79%) 為訓(xùn)練集，33條數(shù)據(jù)(占比21%)為測(cè)試集[3]。

如前所述，特征選取和模型訓(xùn)練是一個(gè)反復(fù)試錯(cuò)的過(guò)程，筆者通過(guò)梳理住宅工程造價(jià)的影響因素，結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研[4-8]，經(jīng)過(guò)反復(fù)試算，確定了住宅工程造價(jià)預(yù)測(cè)的特征指標(biāo)，包括：工期、建筑外形、地上建筑面積、地下建筑面積、總建筑面積、檐高、結(jié)構(gòu)類(lèi)型、地上層數(shù)、地下層數(shù)、總層數(shù)、地上平均層高、地下平均層高、抗震烈度、是否有人防、基礎(chǔ)類(lèi)型、裝修類(lèi)別、三級(jí)鋼筋占比、外立面裝飾、室內(nèi)裝飾，共19個(gè)特征指標(biāo)作為SVM模型的輸入指標(biāo)。

根據(jù)特征變量的數(shù)據(jù)類(lèi)型，特征指標(biāo)分為定性特征和定量特征，定性特征包括定類(lèi)特征和定序特征兩種類(lèi)型；定量特征也有連續(xù)性和離散性特征兩種類(lèi)型；從統(tǒng)計(jì)分析角度，變量分為定類(lèi)、定序、定距和定比4種類(lèi)型。

基于特征變量的類(lèi)型分析，以上特征指標(biāo)中，工期、地上建筑面積、地下建筑面積、總建筑面積、檐高、地上層數(shù)、地下層數(shù)、總層數(shù)、地上平均層高地下平均層高以及三級(jí)鋼筋占比等11個(gè)特征的原始數(shù)據(jù)是數(shù)值，可以看作連續(xù)型特征；結(jié)構(gòu)類(lèi)型、建筑外形、基礎(chǔ)類(lèi)型3個(gè)特征，如表1所示，則是具有排他性的定類(lèi)特征；是否有人防、抗震烈度、裝修類(lèi)別、外立面裝飾、室內(nèi)裝飾5個(gè)特征，如表2所示，對(duì)工程造價(jià)的影響在一定程度上存在一定的遞進(jìn)關(guān)系，因此可以看作定序特征。不同類(lèi)型的特征指標(biāo)對(duì)工程造價(jià)的影響方式不同，應(yīng)該采取不同的量化編碼方式。

2 特征指標(biāo)編碼方式

2.1 連續(xù)型特征的編碼方式

對(duì)于連續(xù)型特征指標(biāo)，即本文中所提及的11個(gè)定量指標(biāo)，由于單位不同，其特征值相差較大，甚至可能是不同的數(shù)量級(jí)，如果不消除這種影響，很容易導(dǎo)致某些特征無(wú)法在模型得到應(yīng)有的表達(dá)效果，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)偏差。為了避免出現(xiàn)這種情況，需要對(duì)原始特征進(jìn)行無(wú)量綱化縮放，常用的方法有極差化與標(biāo)準(zhǔn)化。筆者采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的特征縮放方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

Xi’=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)

(1)

2.2 定類(lèi)和定序特征的編碼方式

定類(lèi)特征和定序特征常用的編碼方式有兩種，一種是直接用自然數(shù)進(jìn)行編碼的常規(guī)編碼方式，另一種是獨(dú)熱指標(biāo)(One-Hot Encoding)方式。筆者分別采用了常規(guī)編碼方式，獨(dú)熱編碼方式和定類(lèi)特征獨(dú)熱編碼、定序特征常規(guī)編碼的混合式編碼方式進(jìn)行SVM工程造價(jià)預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)混合式編碼即方便了定類(lèi)特征用自然數(shù)編碼便于算法模型的定量計(jì)算，又考慮了定序特征對(duì)工程造價(jià)影響的遞進(jìn)關(guān)系，預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確，模型性能更加優(yōu)越。

2.2.1 常規(guī)編碼方式。通過(guò)特征值組合，將結(jié)構(gòu)類(lèi)型、建筑外形、基礎(chǔ)類(lèi)型、是否有人防、抗震烈度、裝修類(lèi)別、外立。

面裝飾、室內(nèi)裝飾8個(gè)特征的特征值劃分成具有排他性的類(lèi)別型指標(biāo)，并對(duì)特征指標(biāo)直接用自然數(shù)依次排列編碼，并且在定序特征編碼中按照對(duì)工程造價(jià)的影響程度從小到大的順序進(jìn)行編碼，如表1和表2所示。這種編碼方式簡(jiǎn)便易行，便于模型運(yùn)算，是常見(jiàn)的編碼方式。但由于“基礎(chǔ)類(lèi)型”“結(jié)構(gòu)類(lèi)型”“建筑外形”3個(gè)定類(lèi)特征對(duì)工程造價(jià)的影響是多方面的，一般不存在明顯的遞進(jìn)關(guān)系，這種編碼方式相當(dāng)于給不同特征人為賦予了數(shù)量差異，在一定程度上對(duì)模型性能產(chǎn)生不利影響。

表1 定類(lèi)特征編碼

表2 定序特征編碼

運(yùn)用Matlab[9]軟件測(cè)出該種編碼方式的預(yù)測(cè)結(jié)果，圖1為訓(xùn)練集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，圖2為測(cè)試集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果。分析結(jié)果的精度(R2)和均方誤差(MSE)可知，訓(xùn)練集的預(yù)測(cè)結(jié)果精確度達(dá)到0.904 32，均方誤差達(dá)到0.006 738 2，但測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果為0.825 22，均方誤差為0.006 952 1，精確度并不理想。

圖1 常規(guī)編碼SVM訓(xùn)練集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

圖2 常規(guī)編碼SVM測(cè)試集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

2.2.2 獨(dú)熱指標(biāo)(One-Hot Encoding)編碼方式。又稱(chēng)一位有效編碼，其方法是使用N位狀態(tài)寄存器來(lái)對(duì)N個(gè)狀態(tài)進(jìn)行編碼，每個(gè)狀態(tài)都有它獨(dú)立的寄存器位，并且在任意時(shí)候，其中只有一位有效。即，只有一位是1，其余都是零值。可以這樣理解，對(duì)于每一個(gè)特征，如果它有N個(gè)可能值，那么經(jīng)過(guò)獨(dú)熱編碼后，就變成了N個(gè)二元特征。

以“建筑外形”為例，有“塔式”“板式”和“異形”3個(gè)特征值，因此有3位狀態(tài)編碼，根據(jù)獨(dú)熱編碼的編碼規(guī)則，“塔式”編碼為100，“板式”為010，“異形”為001?？梢岳斫鉃椤敖ㄖ庑巍边@個(gè)特征變成了“是否塔式”“是否板式”“是否異形”3個(gè)二元特征。

如果對(duì)上述8個(gè)特征按照獨(dú)熱編碼方式編碼，特征指標(biāo)將會(huì)由原來(lái)的19個(gè)增加至42個(gè)，使計(jì)算維度大幅度增加。

經(jīng)測(cè)試，訓(xùn)練集預(yù)測(cè)精確度為0.780 5，均方誤差為0.0136 93，如圖3所示；測(cè)試集預(yù)測(cè)精確度為0.599 76，均方誤差為0.0163 59，如圖4所示，結(jié)果均不理想。

圖3 獨(dú)熱編碼SVM訓(xùn)練集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

圖4 獨(dú)熱編碼SVM測(cè)試集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

2.2.3 混合指標(biāo)編碼方式。為了避免單純使用獨(dú)熱編碼方式出現(xiàn)維度詛咒的問(wèn)題，同時(shí)考慮定序特征對(duì)工程造價(jià)影響的遞進(jìn)關(guān)系，對(duì)“是否有人防”“抗震烈度”“裝修類(lèi)別”“外立面裝飾”“室內(nèi)裝飾”5個(gè)定序特征，仍然采用按照對(duì)工程造價(jià)的影響程度從小到大的順序用自然數(shù)進(jìn)行編碼的常規(guī)編碼方式；對(duì)“結(jié)構(gòu)類(lèi)型”“建筑外形”和“基礎(chǔ)類(lèi)型”3個(gè)定類(lèi)特征，采用獨(dú)熱編碼方式，如表3所示。

表3 混合指標(biāo)編碼

3 對(duì)比分析

以上3種編碼方式的預(yù)測(cè)結(jié)果，如表4所示，混合編碼方式訓(xùn)練集和測(cè)試集預(yù)測(cè)精度均在85%以上，是較為理想的預(yù)測(cè)結(jié)果，故在基于SVM算法的工程造價(jià)預(yù)測(cè)中，根據(jù)特征的類(lèi)型和對(duì)工程造價(jià)的影響方式，采用不同的編碼方式更為可行。

表4 結(jié)果對(duì)比

圖5 混合編碼SVM訓(xùn)練集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

圖6 混合編碼SVM測(cè)試集單方造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)分析住宅工程的特征指標(biāo)對(duì)工程造價(jià)的影響方式，對(duì)特征指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，提出了針對(duì)不同類(lèi)型特征，進(jìn)行不同方式的量化和編碼的基本思路，對(duì)連續(xù)型特征采用特征縮放的方式，進(jìn)行歸一化處理是常用的方式；對(duì)類(lèi)別型特征，采用獨(dú)熱編碼的方式，可以消除自然數(shù)編碼人為給特征賦予數(shù)量差異的問(wèn)題，但同時(shí)會(huì)增加模型算法的計(jì)算維度，導(dǎo)致精度下降。因此，對(duì)類(lèi)別型特征進(jìn)一步細(xì)分為定類(lèi)特征和定序特征，定類(lèi)特征對(duì)工程造價(jià)的影響是復(fù)雜多元的，各特征值與工程造價(jià)的影響沒(méi)有明顯的相關(guān)關(guān)系，因此采用獨(dú)熱編碼，比較合理，如基礎(chǔ)類(lèi)型、結(jié)構(gòu)類(lèi)型和建筑外形3個(gè)特征；但有些類(lèi)別型特征，如“是否有人防”“抗震烈度”“裝修類(lèi)別”“外立面裝飾”“室內(nèi)裝飾”等，其特征值與工程造價(jià)存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此，按照對(duì)工程造價(jià)的影響程度，按照自然數(shù)從小到大的順序進(jìn)行常規(guī)編碼量化，是合理的。

因此，在利用SVM等數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)中，深入分析特征指標(biāo)對(duì)工程造價(jià)的影響方式和影響程度，采用不同的編碼方式，可以獲得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。