论文题目:基于IABC-LS-SVM的水利工程项目建设成本估算与控制方法
摘要:水利工程项目是重要的民生工程,它的建设周期长、投资规模大,易受地形、地质、水文等自然条件的影响,同时还会受到当地经济发展状况等市场条件的限制,提高水利工程项目建设成本管理的质量是保证项目实现预定经济目标和充分发挥项目经济效益的重要手段。由于水利工程项目具有较强的公益性,在现行的成本管理模式下,“决算超预算、预算超概算、概算超估算”的现象时有发生,有时甚至会出现成本失控的情况。因此,加强对建设成本的估算与控制,科学评判项目的成本状态是工程项目成本管理工作的一个重要组成部分,也是提高项目成本管理水平和质量的科学手段。本文针对水利工程项目建设成本估算问题具有的小样本数据特征,采用最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)作为构建成本估算模型的核心算法,以获得能够表征成本与其影响因素之间复杂非线性关系的回归函数,综合运用因子分析法和敏感性分析方法得到关键成本影响因子作为模型的输入向量,使用Levy飞行算法改进基本人工蜂群算法(ABC)侦查蜂阶段新食物资源的产生方式,并运用改进后的IABC算法确定模型核心参数的取值,以实际收集到的工程数据为例对成本估算模型进行训练和测试以验证模型的有效性和科学性。同时,在本文构建的成本估算模型的基础上,以可接受的项目成本变化百分率值η为基准构建成本控制区间,进而构建成本控制模型,并给出了以本文构建的成本估算模型与控制模型为基础的实现项目全生命周期成本动态控制的思路。工程实例验证结果表明,本文构建的成本估算模型的平均绝对百分比误差(MAPE)小于10%,模型建模时间约为17.0s,说明本文构建的成本估算模型能够充分利用各算法的优势,实现估算精度和建模效率的双重提高。同时,本文构建的成本控制模型能够有效监控项目建设成本的变化,可以通过判断项目完工成本与成本控制区间之间的相对位置关系评判项目的成本状态和管理水平。本文将机器学习算法和仿生智能算法应用到水利工程项目建设成本的估算与控制问题中,对提高工程项目建设成本预测精度和成本管理水平具有一定的推动作用,为实现水利工程项目的高质量成本管理提供了更为便捷的手段和更科学的参考。此外,基于项目全生命周期的工程项目建设成本动态控制方法框架的提出,能够为设计人员、施工组织人员和项目成本管理人员提供一个有力的工具,帮助他们获得更有价值的成本管理信息。
关键词:水利工程;成本估算;成本控制;小样本数据;LS-SVM;IABC
学科专业:水利工程(专业学位)
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 工程项目成本估算方法的研究现状
1.2.1 基于类比和回归思想的传统成本估算方法
1.2.2 基于现代数学理论的成本估算方法
1.2.3 基于人工智能的成本估算方法
1.3 论文的研究思路
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 技术路线
2 相关理论基础
2.1 支持向量机理论
2.1.1 结构风险最小化原理
2.1.2 支持向量机算法的原理
2.2 最小二乘支持向量机算法的原理
2.3 基本人工蜂群算法的原理
2.4 本章小结
3 水利工程项目建设成本估算模型输入向量的确定
3.1 水利工程项目建设费用的构成
3.2 确定模型输入向量的原则
3.3 模型输入向量的初步确定
3.4 模型输入向量的冗余处理
3.4.1 因子分析法
3.4.2 敏感性分析方法
3.5 模型输入向量的确定
3.6 本章小结
4 基于IABC-LS-SVM的水利工程项目建设成本估算模型
4.1 样本数据的处理
4.1.1 训练集和测试集的确定
4.1.2 样本数据的归一化处理
4.2 核函数及核参数的确定
4.3 基于正交试验法的模型参数敏感性分析
4.3.1 正交试验法的基本原理
4.3.2 正交试验结果的分析方法
4.4 基于IABC的模型参数优化方法
4.5 基于IABC-LS-SVM的成本估算模型的构建方法
4.6 本章小结
5 案例分析
5.1 案例基本情况
5.2 模型输入向量的确定
5.3 成本估算模型的构建
5.3.1 样本数据的处理
5.3.2 核函数的确定
5.3.3 基于正交试验法的模型参数敏感性分析
5.3.4 基于IABC的模型参数优化
5.3.5 基于IABC-LS-SVM的成本估算模型的构建
5.3.6 模型性能分析
5.4 本章小结
6 水利工程项目建设成本控制模型
6.1 水利工程项目建设成本控制模型的构建方法
6.1.1 工程项目成本状态的判断标准
6.1.2 工程项目建设成本控制模型的构建步骤
6.2 水利工程项目建设成本控制模型案例分析
6.2.1 案例情况
6.2.2 工程项目建设成本控制模型的构建
6.3 基于项目全生命周期的工程项目建设成本动态控制方法框架
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
附录 A 原始样本数据集
致谢
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