李楠

（新疆交通投資有限公司，新疆 烏魯木齊 830000）

為有效控制公路工程成本，實(shí)現(xiàn)公路工程造價(jià)科學(xué)管理，以及保證后期公路養(yǎng)護(hù)的資金充足，相關(guān)部門需在保證公路工程質(zhì)量的基礎(chǔ)上，對公路工程造價(jià)做到精準(zhǔn)預(yù)估[1，2]。目前用于公路工程造價(jià)預(yù)估的有效手段為預(yù)估模型，即根據(jù)實(shí)際情況及目前市場勞動(dòng)力和施工材料價(jià)格，構(gòu)建相應(yīng)的公路工程造價(jià)預(yù)估模型，利用模型實(shí)現(xiàn)對公路工程造價(jià)的精準(zhǔn)預(yù)估[3]。但是，現(xiàn)有的預(yù)估模型在實(shí)際應(yīng)用中存在較大的誤差，導(dǎo)致預(yù)估模型的kappa系數(shù)值較低，無法滿足預(yù)估需求，為此提出公路工程造價(jià)預(yù)估模型探究與應(yīng)用。

一、公路工程造價(jià)預(yù)估模型設(shè)計(jì)

（一）公路工程造價(jià)預(yù)估模型輸入神經(jīng)元的選取

將公路工程造價(jià)視為一個(gè)抽象的開放系統(tǒng)，其受到多種因素影響，為了準(zhǔn)確預(yù)估出公路工程造價(jià)，必須要準(zhǔn)確選取造價(jià)影響因素，確定相關(guān)變量，將其視為預(yù)估模型的神經(jīng)元，從而組建預(yù)估模型的模糊邏輯。首先利用模糊理論將所有公路工程造價(jià)影響因素構(gòu)建一個(gè)因素集，并為影響因素之間建立合理的模糊偏好關(guān)系，從模糊偏好關(guān)系中導(dǎo)出因素的優(yōu)先權(quán)重，根據(jù)該權(quán)重值排序各個(gè)影響因素，對于影響因素的優(yōu)先權(quán)重的計(jì)算采用順序求合法計(jì)算，將排序好的因素組成一個(gè)序列集，從而構(gòu)建出預(yù)估模型的模糊理論，計(jì)算出公路工程特征各個(gè)變量的影響長度系數(shù)，選擇出公路工程造價(jià)預(yù)估模型輸入神經(jīng)元。

（二）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)估模型

根據(jù)模糊理論選取的神經(jīng)元作為公路工程造價(jià)預(yù)估的重要指標(biāo)，對其預(yù)處理。將選取的神經(jīng)元輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，作為特征指標(biāo)體系，將預(yù)估值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出集指標(biāo)。本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征及公路工程造價(jià)預(yù)估需求，采用數(shù)字1、2、3分別代表路基結(jié)構(gòu)、框架結(jié)構(gòu)和框剪結(jié)構(gòu)予以量化。為了消除結(jié)構(gòu)量化對公路工程造價(jià)預(yù)估結(jié)果的影響，歸一化處理量化后的數(shù)據(jù)，處理公式如式（1）所示：。式中，y表示歸一化處理后的神經(jīng)元數(shù)值；k表示歸一化處理系數(shù)，通常情況下該系數(shù)值為0.1；x表示量化后的神經(jīng)元數(shù)值。利用上述公式歸一化處理量化后的神經(jīng)元數(shù)值，數(shù)據(jù)分別在[0-1]區(qū)間內(nèi)。將處理好的神經(jīng)元構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由輸入層、輸出層和隱含層組成，最關(guān)鍵的是確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元的數(shù)量，數(shù)量過多或過少都會影響到公路工程造價(jià)計(jì)算精度。根據(jù)科爾莫科洛夫定理確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)量，計(jì)算公式如式（2）所示：。式中，x表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)量；n表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量。利用上述公式計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的數(shù)量，組建適用于公路工程造價(jià)預(yù)估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)建公路工程造價(jià)預(yù)估模型，其步驟分為三步。

第一步：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選取newff函數(shù)作為公路工程造價(jià)相關(guān)變量參數(shù)設(shè)置函數(shù)，該函數(shù)如式（3）所示：。式中，net表示公路工程造價(jià)預(yù)估模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；表示模型輸入向量的取值范圍；S1表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元數(shù)量；q1表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的傳遞函數(shù)；p表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)；B表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對公路工程造價(jià)相關(guān)變量優(yōu)先權(quán)值學(xué)習(xí)函數(shù)。利用該函數(shù)設(shè)置輸入工程公路造價(jià)預(yù)估模型的相關(guān)變量。

步驟二：設(shè)置公路工程造價(jià)預(yù)估模型相關(guān)變量后，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選中TYY函數(shù)訓(xùn)練公路工程造價(jià)相關(guān)變量，該函數(shù)如式（4）所示：。式中，net表示步驟一已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；e表示公路工程造價(jià)相關(guān)變量訓(xùn)練過程記錄；NET表示待訓(xùn)練的公路工程造價(jià)相關(guān)變量數(shù)據(jù)；Q表示公路工程造價(jià)預(yù)估模型輸入數(shù)據(jù)矩陣；E表示公路工程造價(jià)預(yù)估模型輸出數(shù)據(jù)矩陣；T表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化輸入層條件；U表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化輸出層條件。利用式（4）訓(xùn)練和學(xué)習(xí)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路工程造價(jià)相關(guān)變量。

步驟三：在步驟二的基礎(chǔ)上，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇PPR函數(shù)作為預(yù)估模型的預(yù)測函數(shù)，該預(yù)測函數(shù)如式（5）所示：。式中，PPR表示預(yù)估函數(shù)；w表示最終預(yù)估值；net表示訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；x表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的公路工程造價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)。利用式（5）完成對公路工程造價(jià)的最終預(yù)估計(jì)算，將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出數(shù)據(jù)，從而得出公路工程造價(jià)預(yù)估模型計(jì)算結(jié)果。

二、實(shí)驗(yàn)論證分析

實(shí)驗(yàn)以某公路工程為對象，該公路工程預(yù)計(jì)歷時(shí)36天，建設(shè)面積為5963.26m，修建長度為1562m，修建寬度為22.5m，實(shí)驗(yàn)利用此次設(shè)計(jì)模型與傳統(tǒng)模型預(yù)估該公路工程造價(jià)。實(shí)驗(yàn)中兩個(gè)模型的計(jì)算均在MATLAB操作平臺上，操作過程如下：首先打開MATLAB操作平臺中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱編輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入100組樣本數(shù)據(jù)反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能，在訓(xùn)練達(dá)到90步時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到實(shí)驗(yàn)要求。此時(shí)，在MATLAB操作平臺中打開設(shè)計(jì)模型，將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入到模型中，并將剩余的樣本數(shù)據(jù)的指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用預(yù)估模預(yù)測造價(jià)，并在該操作平臺上完成預(yù)估值的反歸一化處理。最后比較兩個(gè)模型的預(yù)估結(jié)果與實(shí)際值，利用IJGD軟件計(jì)算兩個(gè)模型的kappa系數(shù)值，kappa系數(shù)是反應(yīng)預(yù)估結(jié)果與實(shí)際值的一致性，如果kappa系數(shù)值越大，則表示模型預(yù)估結(jié)果與實(shí)際值越接近，模型的預(yù)估精度越高。kappa系數(shù)值在0.5～1.5之間，將其作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對比分析兩個(gè)公路工程造價(jià)預(yù)估模型kappa系數(shù)值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 兩個(gè)模型kappa系數(shù)值對比

從上表可以看出，此次設(shè)計(jì)的公路工程造價(jià)預(yù)估模型kappa系數(shù)值基本接近于1.5，說明該模型預(yù)估結(jié)果與實(shí)際值基本相符，預(yù)估誤差較?。欢鴤鹘y(tǒng)模型kappa系數(shù)值最高僅為0.96，最小kappa系數(shù)值為0.59，說明傳統(tǒng)模型預(yù)估結(jié)果與實(shí)際值相差較遠(yuǎn)，預(yù)估誤差較大。這是因?yàn)楸疚纳婕暗墓饭こ淘靸r(jià)預(yù)估模型應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練功能大量反復(fù)訓(xùn)練造價(jià)數(shù)據(jù)，不斷提高預(yù)估精度。通過以上實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了本文設(shè)計(jì)模型具有較高的預(yù)估精度，更適用于公路工程造價(jià)預(yù)估。

三、結(jié)語

本文結(jié)合模糊理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)理論，探究公路工程造價(jià)預(yù)估模型方面的構(gòu)建及應(yīng)用，得出以下結(jié)論：模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，對提高公路工程造價(jià)預(yù)估模型精度具有重要應(yīng)用價(jià)值，有利于克服公路工程造價(jià)預(yù)估模型精度低的缺點(diǎn)及模型泛化能力差的不足。為提高公路工程造價(jià)預(yù)估模型設(shè)計(jì)水平，以及推廣公路工程造價(jià)預(yù)估模型的廣泛應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。