摘要：在工程建設(shè)項(xiàng)目前期關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段，造價(jià)預(yù)測(cè)是衡量項(xiàng)目可行性的重要參考，為給項(xiàng)目決策者提供評(píng)估依據(jù)，結(jié)合建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的工程造價(jià)應(yīng)用進(jìn)行分析。選取工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段造價(jià)影響指標(biāo)，確立一套可以反映建筑工程結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的指標(biāo)體系，挖掘并預(yù)處理建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，將其作為模型輸入，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的均方根誤差為10-4、平均相對(duì)誤差為1.82%，驗(yàn)證了該模型在建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)預(yù)測(cè)中具有良好的應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：建筑工程；結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；工程造價(jià)；應(yīng)用分析；成本控制

中圖分類號(hào)：TU973.35" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A"" 文章編號(hào)：

Application Analysis of Engineering Cost Combined with Building Engineering Structure Design

Abstract：In the key structural design stage in the early stage of engineering construction project，cost prediction is an important reference to measure the feasibility of the project，to provide the evaluation basis for project decision makers，and to analyze the application of engineering cost in the structural design of construction engineering.The cost influence index of the engineering structure design stage is selected，a set of index system that can reflect the characteristics of building engineering structure is established，the structural design data of construction engineering is mined and preprocessed as the model input，and the engineering cost prediction model is constructed based on BP neural network.The example application results show that the root mean square error of the project cost prediction model is 10-4 and the average relative error is 1.82%，which proves that the model has a good application effect in the project cost prediction in the design stage of construction structure.

Keywords：construction engineering;structural design;project cost;application analysis;cost control

0 引言

近年來，我國(guó)建筑行業(yè)發(fā)展迅速，逐漸成為重要的支柱產(chǎn)業(yè)。在建筑工程項(xiàng)目建設(shè)時(shí)，其工程造價(jià)是判斷該項(xiàng)目是否可行的關(guān)鍵因素，工程造價(jià)的控制應(yīng)貫穿于建筑工程項(xiàng)目的全過程，但相關(guān)研究表明，建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段對(duì)工程造價(jià)的影響超過70%。建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的主要目的是滿足建筑的功能要求，同時(shí)通過結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以保障建筑的安全性與耐久性，所以做好建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以最大限度地降低工程造價(jià)，從而為工程建設(shè)項(xiàng)目帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。工程造價(jià)的控制主要包括前期的投資估算、造價(jià)預(yù)測(cè)、施工階段的工程結(jié)算及項(xiàng)目結(jié)束后的工程決算等，一般建筑工程項(xiàng)目具有一次性與唯一性等特征，由于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)控制涉及內(nèi)容較多，如建筑材料的選擇、施工風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估等，所以該階段的造價(jià)控制是最為薄弱的環(huán)節(jié)，因此，在建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)預(yù)測(cè)顯得尤為重要。在建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段，工程造價(jià)的預(yù)測(cè)精度不僅影響了整個(gè)工程項(xiàng)目的成本策劃，還決定著該工程的決策結(jié)果，因此對(duì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)預(yù)測(cè)的精確性提出了更嚴(yán)格的要求，本文通過大量的文獻(xiàn)研究，深入分析結(jié)合建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)方法，以期推動(dòng)我國(guó)建筑行業(yè)的健康發(fā)展。

1 選取工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段造價(jià)影響指標(biāo)

工程造價(jià)即建筑項(xiàng)目建造全過程的價(jià)格，對(duì)于整個(gè)建筑工程項(xiàng)目來說，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)控制至關(guān)重要[1-2]。本文旨在結(jié)合建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，探討有效的工程造價(jià)預(yù)測(cè)方法。在預(yù)測(cè)工程造價(jià)時(shí)，為確保預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)便于對(duì)工程造價(jià)進(jìn)行合理的評(píng)審，首先需要確定建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段工程造價(jià)的影響指標(biāo)，選取工程造價(jià)影響指標(biāo)時(shí)，需要遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性原則選取工程造價(jià)影響指標(biāo)并進(jìn)行量化與定性，所選取的各指標(biāo)之間需要具有一定的邏輯關(guān)系，可以系統(tǒng)地呈現(xiàn)出工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)特征。基于此，本文結(jié)合有關(guān)建筑工程結(jié)構(gòu)的相關(guān)文獻(xiàn)[3]，從不同角度對(duì)工程造價(jià)影響指標(biāo)進(jìn)行選取，見表1。

在初步選取一系列工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段造價(jià)影響指標(biāo)后，需要根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)類型將其劃分為定性與定量?jī)煞N[4]：建筑尺寸、層數(shù)等數(shù)值型的指標(biāo)為定量指標(biāo)；建筑外形、結(jié)構(gòu)布置等文字類型的指標(biāo)為定性指標(biāo)。其中定性指標(biāo)需要通過轉(zhuǎn)換的方式進(jìn)行重新編碼，從而將文本類型的影響指標(biāo)數(shù)值化。在本文選取的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段造價(jià)影響的定量指標(biāo)中，由于各指標(biāo)之間的數(shù)量級(jí)別差距較為明顯，為確保這些指標(biāo)不會(huì)影響預(yù)測(cè)模型的運(yùn)算性能，需要對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算公式如下：

式（1）中，為經(jīng)過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理后的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段造價(jià)影響指標(biāo)；為原始影響指標(biāo)；為總體影響指標(biāo)的平均值；為總體影響指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。將上述量化處理后的指標(biāo)組合成一個(gè)完整的指標(biāo)體系，作為構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的前提。

2 挖掘建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)

本文在構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型時(shí)，需要從建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)信息數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，從而為工程造價(jià)預(yù)測(cè)提供決策支持，所以本文引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)[5]。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)信息研究中，不僅可以為工程造價(jià)模型提供決策支持，還可以滿足從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值數(shù)據(jù)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)需求，從而提升工程造價(jià)預(yù)測(cè)效率。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)集數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等學(xué)科為一體的技術(shù)，挖掘?qū)ο鬄榻ㄖこ探Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的標(biāo)準(zhǔn)信息，采用的挖掘技術(shù)是影響挖掘結(jié)果的關(guān)鍵因素，本文綜合考慮建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn)，選用最近鄰方法（KNN算法）來挖掘數(shù)據(jù)，該算法是簡(jiǎn)單、高效的數(shù)據(jù)分類挖掘方法，通過確定最鄰近項(xiàng)與K值來進(jìn)行挖掘數(shù)據(jù)的分類。挖掘數(shù)據(jù)的主要過程如下：首先根據(jù)待挖掘數(shù)據(jù)的特點(diǎn)確定挖掘工具及挖掘目標(biāo)，并收集整理好要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象信息，這一步是確保數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以順利執(zhí)行的關(guān)鍵[6]；然后選取恰當(dāng)?shù)乃惴ㄟM(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，KNN算法挖掘數(shù)據(jù)的基本原理是通過訓(xùn)練集所屬類別來判斷待挖掘樣本數(shù)據(jù)的分類，計(jì)算公式如下：

式（2）中，為建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)信息的特征向量屬于類別的概率；為相似度值；為類別屬性函數(shù)。計(jì)算數(shù)據(jù)的相似度值，可以將相似度較高的數(shù)據(jù)聚類在一起，以降低待分類標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)量。最后結(jié)合建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段工程造價(jià)預(yù)測(cè)的實(shí)際情況[7]，通過常用的評(píng)估方法來評(píng)估挖掘的數(shù)據(jù)，并將挖掘結(jié)果作為工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型輸入。

3 預(yù)處理建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)

從建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的歷史信息中挖掘有效數(shù)據(jù)時(shí)，難免存在缺失、冗余等狀況，如果將挖掘的數(shù)據(jù)直接輸入工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，可能會(huì)影響預(yù)測(cè)結(jié)果，導(dǎo)致誤導(dǎo)決策者，所以在使用挖掘的建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)之前，需要進(jìn)行必要的預(yù)處理[8]。首先針對(duì)建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失、冗余等缺陷，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，在本文所挖掘的建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中，將工程名稱作為辨識(shí)依據(jù)，檢索名稱則可以查找到重復(fù)記錄的工程數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)的消冗操作；同時(shí)一般建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度較大，導(dǎo)致挖掘數(shù)據(jù)中存在很多缺失值，所以本文采用平均值填充法，進(jìn)行數(shù)據(jù)缺失值的填補(bǔ)，即將完整的數(shù)據(jù)做算術(shù)平均后，將平均值當(dāng)成缺失值；由于建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期性與復(fù)雜性，挖掘的數(shù)據(jù)中存在很多偏離期望的噪聲數(shù)據(jù)，如果將此數(shù)據(jù)輸入造價(jià)預(yù)測(cè)模型中，可能會(huì)造成模型訓(xùn)練過程不收斂，所以本文采用聚類方法來平滑噪聲數(shù)據(jù)[9]。為提升工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的運(yùn)算效率，縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，本文還需對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)處理，數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)的實(shí)質(zhì)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性選擇，數(shù)據(jù)屬性的選擇主要分屬性子集生成與屬性子集評(píng)價(jià)兩個(gè)步驟。對(duì)于建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)而言，屬性子集的生成是一個(gè)啟發(fā)式搜索的空乘，即在數(shù)據(jù)的狀態(tài)空間內(nèi)進(jìn)行搜索，從而確定候選子集，而屬性子集的評(píng)估是在設(shè)定準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，對(duì)子集有效性進(jìn)行評(píng)估，本文主要采用的評(píng)估函數(shù)公式如下：

式（3）中，為數(shù)據(jù)樣本屬性屬于類別的先驗(yàn)概率；為數(shù)據(jù)樣本屬性屬于類別的后驗(yàn)概率；為根據(jù)數(shù)據(jù)求出的類別的先驗(yàn)概率；為樣本屬性的先驗(yàn)概率。由式（3）可知，本文采用的評(píng)估函數(shù)是一個(gè)貝葉斯分類器，在屬性子集評(píng)估中，可以采用最大后驗(yàn)概率的方法，根據(jù)以下公式求解出新樣本最可能的分類：

由式（4）可知，由于 并非依賴于數(shù)據(jù)屬性的常量，所以最終結(jié)果中去除了。根據(jù)式（4）求出的分類準(zhǔn)確性估計(jì)值來評(píng)估數(shù)據(jù)屬性，進(jìn)而修正數(shù)據(jù)狀態(tài)空間搜索函數(shù)的參數(shù)，可以篩選出最優(yōu)的數(shù)據(jù)屬性子集，實(shí)現(xiàn)建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)約操作[10]，最后將經(jīng)過上述步驟預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)模型輸入樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。

4 構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型

一般來說，建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)預(yù)測(cè)是非線性、小樣本問題[11]，所面臨的影響因素較多，所以本文在構(gòu)建工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型時(shí)，綜合考慮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算能力與泛化能力較強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，將預(yù)測(cè)模型部署于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上[12]。在工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型中，主要由輸入、隱含及輸出3個(gè)層次組成，其中輸入層主要負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)并傳輸給隱含層的神經(jīng)元，以工程造價(jià)影響指標(biāo)為關(guān)鍵特征指標(biāo)，對(duì)輸入的工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行造價(jià)測(cè)算；隱含層是該模型中較為重要的層次，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度對(duì)預(yù)測(cè)精度與效率有著直接影響，主要負(fù)責(zé)對(duì)輸入影響指標(biāo)與數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與變換，由于隱含層位于模型結(jié)構(gòu)的中間，所以其神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量是決定整個(gè)造價(jià)預(yù)測(cè)模型精度的關(guān)鍵[13]，通過以下公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)：

式（5）中，為工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；為模型輸入數(shù)據(jù)的數(shù)量；為模型輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量。關(guān)于工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的輸出層，以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)功能為目標(biāo)、負(fù)責(zé)輸出期望的工程造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果。在通過構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)時(shí)，關(guān)鍵在于參數(shù)的設(shè)計(jì)，其中激活函數(shù)采用S型的對(duì)數(shù)函數(shù)logsig，學(xué)習(xí)率則通過式（6）調(diào)節(jié)，公式如下：

式（6）中，為工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的學(xué)習(xí)率，取值范圍為[0，1]；為模型訓(xùn)練時(shí)間，h；為均方誤差。在確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)之后，運(yùn)行模型進(jìn)行訓(xùn)練[14]，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段工程造價(jià)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

5 實(shí)例應(yīng)用

為驗(yàn)證建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的性能，某工程造價(jià)預(yù)測(cè)平臺(tái)選取200項(xiàng)2018年—2022年河北省石家莊市的實(shí)際案例作為研究對(duì)象，這些案例均為簡(jiǎn)單裝修的住宅項(xiàng)目，為保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精確性，從這些案例中抽取并整理100組完整數(shù)據(jù)作為本次實(shí)驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)。在經(jīng)過上述內(nèi)容實(shí)現(xiàn)了工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的初步構(gòu)建之后，為提升模型的泛化能力，首先于樣本數(shù)據(jù)中選擇前80組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練曲線圖見圖1。

由圖1可知，本文設(shè)計(jì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型在迭代至第6次時(shí)，得到的訓(xùn)練結(jié)果最佳，此時(shí)參考該曲線對(duì)模型的參數(shù)需進(jìn)行重新設(shè)置，見表2。

然后將優(yōu)化后的參數(shù)代入工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型后，使用剩余20組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測(cè)試，得到測(cè)試結(jié)果見圖2。

如圖2所示，對(duì)于這20組測(cè)試樣本數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的擬合度較高，說明該模型對(duì)測(cè)試樣本數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)效果較高，具有較高的預(yù)測(cè)精度，適用于建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)預(yù)測(cè)。為進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計(jì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)越性，選用基于SVM的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型、基于深度學(xué)習(xí)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型作為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組，計(jì)算預(yù)測(cè)模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，公式如下：

式（7）～（8）中，為工程造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果的均方根誤差/元；為工程造價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差/%；為第個(gè)工程造價(jià)樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值；為第個(gè)工程造價(jià)樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)值；為樣本數(shù)目?；谑剑?）～（8），分別統(tǒng)計(jì)3個(gè)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，見表3。

由表3可知，設(shè)計(jì)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)更加良好，該模型的為10-4元，為1.82%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于實(shí)驗(yàn)對(duì)照組模型的，，說明本文設(shè)計(jì)模型在誤差控制方面更加優(yōu)越，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的工程造價(jià)。

6 結(jié)語(yǔ)

在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段工程造價(jià)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)有著重要現(xiàn)實(shí)意義，不僅可以為工程管理者提供關(guān)鍵理論依據(jù)，更是保障工程項(xiàng)目順利實(shí)施的關(guān)鍵，所以本文在確定建筑工程結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段工程造價(jià)影響指標(biāo)及挖掘結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個(gè)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型，通過實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證，該模型展現(xiàn)出卓越的性能，能夠提供精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。這一成果對(duì)于工程預(yù)算和造價(jià)管理具有重要意義，為相關(guān)行業(yè)的決策提供了有力支持。

參考文獻(xiàn)

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