公路工程造价估算论文

【摘要】随着我国社会经济的迅速发展，人们生活水平逐渐呈现上升趋势，进而相应的建筑工程数量也逐渐增加。在整个建筑工程中，工程造价估算发挥着至关重要的作用，其往往存在较多的制约因素，在一定程度上直接影响建筑工程造价估算的准确性。在建筑工程造价估算中应用人工智能技术使得相应的准确率得以显著提升。本文分析基于人工智能技术的建筑工程造价估算，以供参考。下面是小编整理的《公路工程造价估算论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

公路工程造价估算论文 篇1：

公路工程造价快速估算的模糊神经网络方法应用

摘要:近些年来,伴随着我国公路事业的蓬勃发展,公路工程建设的数量和规模日益增加。而公路工程造价估算作为公路工程建设的重要前提以及公路工程管理的重要组成部分,其在公路建设中的地位也日益突显,合理的工程造价估算可以有效提高工程施工单位投资决策的科学性。而基于模糊神经网络的工程造价估算方法可以有效的克服传统工程造价估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造价估算的合理性和科学性。本文从公路工程造价的相关概念谈起,然后对模糊神经网络的相关概念给予详细的说明,最后就公路工程造价估算中模糊神经网络方法的应用进行了说明。

关键词:公路工程 造价估算 模糊数学 神经网络 模糊神经网络

1 公路工程造价估算概述

1.1 公路工程造价估算的重要性

公路工程造价估算作为公路工程管理的重要组成部分其重要性主要体现在如下几个方面。

第一,公路工程造价的估算是实现工程成本控制的基础。其中工程施工前期造价估算、施工前的编制预算以及施工图设计阶段的编制预算等环节作为工程造价估算的核心,同样是公路工程施工成本控制的起点,因此,实现公路工程造价的合理估算是实现工程成本控制的重要前提条件。第二,公路工程造价的估算可以为施工企业成本控制计划方案的制定提供重要的参考依据。施工企业通过工程造价的估算可以寻找到降低工程成本的有效途径,从而为工程施工过程中施工成本的控制提供正确的方向。第三,公路工程造价的估算可以帮助施工企业在进行设计招标前可以确定工程的大致造价。这样一来,施工企业在招标的过程中就可以有效避免中间代理商的欺诈以及保标等恶意行为的发生。

1.2 传统公路工程造价估算中存在的问题

尽管工程造价估算在公路工程建设中越来越受到人们的重视,但是由于受各方面因素的影响,在传统公路工程造价估算中还存在一系列的问题,其中我国传统公路造价估算中主要存在如下几个方面的问题:一是相关规章制度的限制,造价估算结果往往与投标报价相差悬殊;二是预算结果与概算结果差距较大,不利于工程实际造价的控制和确定;三是缺少对工程造价估算的有效监督机制,从而使最终的造价结果变的十分不确定;四是由于各参与方利益的问题,在进行工程造价估算时很难早到平衡点,以至于造价估算精度不能得到有效的保证。

2 认识模糊神经网络

2.1 模糊数学概述

(1)模糊数学的概念,我们通常说的模糊就是指一些模棱两可的、即可能又不可能、即是又不是的概念。而模糊数学就是要用数学的方法来表示那些模糊概念发生的可能性的大小,换句话讲就是明确那些模糊概念所处的状态,从而利用数学的思想来解决那些模棱两可的、不确定的实际问题。(2)模糊数学的数学描述,一般模糊数学的数学描述,多采用的是类似与集合的数学表示方法。与集合的区别就在于模糊数学在表示集合元素时需要附带一个称为隶属函数值的参数,其中该参数的值是隶属函数与元素的值进行运算的结果。

2.2 神经网络概述

(1)神经网络的概念,所谓的神经网络是一个借鉴物理和生物技术来实现的用来模仿人类大脑神经细胞结构和功能的系统,与人类的大脑结构相似,它也由大量的模拟神经元所组成的,而且这些神经元之间相互连接,并行工作,作为一个系统协同完成一系列复杂的信息处理活动。(2)神经网络的基本原理,神经网络在结构和功能上都是模拟人脑的神经系统来进行设计和实现的,它同时作为模拟生物神经元的一种计算方法,其基本原理是这样的,与生物神经元的基本原理相似,用那些具有突的网络结点来接受信息,并不断的将接受到的信息累加起来,这些信息有些是抑制神经元,有些则是激发神经元,对于那些激发神经元,一旦积累到一定的阈值后,相应的神经元便会被激活,被激活的神经元就会沿其称为轴突的部件向其它神经元传递信息,并完成信息的处理。

2.3 模糊神经网络概述

模糊神经网络是模糊数学和神经网络有效结合的应用研究成果。其中在模糊神经网络中模糊数学的应用体现在它可以根据那些假定的隶属函数以及相应的规律,用逻辑推理的方法去处理各种模糊的信息。

3 模糊神经网络在公路工程造价估算中的应用

3.1 基于模糊神经网络的公路工程造价估算方法的实现

基于模糊神经网络的公路工程造价估算方法的实现过程如下。

第一,构建已施工公路工程的造价信息库,其中包括应经施工的公路工程的各种特征因素以及工程造价等其他各方面的材料。

第二,结合拟建工程的施工需求来确定其包括评价指标等在内的各种特征因素的数据取值。

第三,按照模糊数学的思想法在已施工公路工程的造价信息库中选取若干个(至少三个)与拟建工程最相似的已施工的工程,将其作为神经网络进行学习和训练的基础数据。其中,将信息库中公路工程的各种特征因素值的隶属度作为神经网络的输入向量,信息库中公路工程的造价值作为神经网络的输出向量。

第四,将拟建公路工程的各种特征因素值的隶属度作为神经网络的输入向量,通过神经网络的学习后所得到的输出向量即为拟建公路工程的造价估算值。

第五,建立公路施工工程造价信息数据,编制神经网络学习的算法通用程序。将学习训练的基础数据输入神经网络,然后合理设计学习率,经过一定次数的迭代运算,有效提高公路工程造价估算结果的精度。

3.2 基于模糊神经网络的公路工程造价估算方法的优点

该方法的优点可以概括为如下几点。

第一,模糊神经网络中所采用的模糊数学可以对公路工程造价估算中的模糊信息进行有效的处理,通过对已竣工的公路工程和计划施工的公路工程的相似度进行定量化描述,从而使模糊的公路工程造价问题得以模型化。

第二,基于模糊神经网络的公路工程造價估算方法的估算结果科学合理,因为该方法采用的是基于数学模型的数学计算分析,所以其结果受人为因素的影响较小。

第三,模糊神经网络中所采用的神经网络模型对公路工程造价的估算具有很好的适应性,与传统的造价估算方法相比,该方法能更好的适应公路工程造价的动态变化。

第四,基于模糊神经网络的公路工程造价估算方法是借助计算机来完成的,所以还具有运算速度快和运算精度高的优点。

4 结语

由于影响公路工程造价的因素比较多,而且各因素的构成比较复杂,计算相对繁琐,所以公路工程的造价估算具有很大的模糊性。对于使用传统的工程造价估算方法而言,公路工程造价的估算将是一项非常复杂的工作。然而结合模糊数学和神经网络的理论思想,利用工程之间所存在的相似性,使用基于模糊神经网络的公路工程造价估算方法可以迅速的得出精确的工程造价估算结果。

参考文献

[1] 张天力.模糊神经网络在公路工程造价估算中的应用[J].中外公路,2007(10).

作者：王贤辉

公路工程造价估算论文 篇2：

基于人工智能技术的建筑工程造价估算探究

【摘要】随着我国社会经济的迅速发展，人们生活水平逐渐呈现上升趋势，进而相应的建筑工程数量也逐渐增加。在整个建筑工程中，工程造价估算发挥着至关重要的作用，其往往存在较多的制约因素，在一定程度上直接影响建筑工程造价估算的准确性。在建筑工程造价估算中应用人工智能技术使得相应的准确率得以显著提升。本文分析基于人工智能技术的建筑工程造价估算，以供参考。

【关键词】人工智能技术；建筑工程；造价估算

目前我国家建筑业逐渐呈现上升趋势，相应的工程造价在整个建筑工程中具有十分重要的作用，进而准确估算建筑工程造价在一定程度上会降低施工成本，减少相关工程项目的预算以及费用，从而推动工程施工进度，提升工程质量。传统估算方式已不能适应新时代的发展需求，进而人工智能技术的提出能显著降低预算错误率，减少各数据间的偏差，避免资源浪费，从而相关施工单位减少相应的经济损失。在建筑工程造价估算中应用人工智能技术能科学合理的计算工程所需实际成本，为相关预算工作提供可靠性保障[1]。

1、人工智能技术的概念

近年来，计算机技术的出现改变人们的生活方式，而人工智能技术的出现在一定程度上则推动建筑业向着可持续的方向发展。人工智能（AI）指的是机器智能，其主要将程序自动化设计、机器自动化设计以及相应的识别技术进行研究探索，以计算机技术为关键点，科学合理的开展相应的复杂活动。人工智能技术主要将学习反馈、记忆处理以及思维能力进行有效融合，将传统的机器智能逐渐转变为人类智能系统，模拟并拓展其相关的活动。有效使用人工智能技术便于研究分析数据模型，让工程造价的估算转速更快，从而在一定程度上显著提升其精准度[2]。

2、构建建筑工程造价估算模型

2.1原理

目前人工智能技术中应用范围较广的是BP神经网络，其具有较为特殊的前向性。一般情况下，该结构进行反向传输便于对神经元中相关信息进行合理的模拟，研究其连接与传输关系，形成相应的连接关系则为非线性力学体系。其次，BP神经网络自身具有较强的学习适应能力，刺激各神经元产生的相关效应都比较强。以各神经元位置差异为基础，该网络主要分为三个层次：隐含、输出与输入，各层次相互连接各节点则能实现相关信息的传播。

2.2合理选择模型参数

根据建筑工程的实际需求，合理选择模型参数能准确计算出输入与输出各节点的数量。在选择初始权值时，建筑工程造价估算模型的输入层中往往会有定性与定量影响因素，将其在指定范围内需要对相关数据进行统一化处理，利用定量方法处理定性数据能减少相关数据间的误差，确保所有输入数据都具有有效性。

2.3合理选择学习算法

该算法主要有包括信息逆向与正向传播以及记忆与学习阶段。大量研究数据表明，在整个工程项目中，最重要的影响因素是水文地质、相应的施工技术、机械设备以及相关的建筑结构等。利用梯度算法，在指定空间内能够及时调整相应数据，得出最终的权重，从而减少数据误差。其次，在进行工程估算时要整理加工相关数据，将其作为训练样本，选择迭代方式获得预估样本。最后，加工处理各数据输入指定的估算系统即可[3]。

3、人工智能技术的建筑工程造价估算

3.1神经网络结合遗传算法

随着经济的逐渐发展，目前很多神经网络已经结合遗传算法。在人工智能技术中，神经网络自身具有良好的学习能力；全面搜索是遗传算法具有的实际功能。将这两者进行有效融合能起到互相补充的作用，优势互补，在一定程度上能强化两者的能力。将两者进行有效融合主要具备两种发展方向，首先是自动设计方式（ANN），其自身具有高效性。一般情况下，ANN由GA提供有效渠道，确保其能在指定环境下能进行高效作业。科学合理的使用自动设计方式能保障其充分发挥自身作用，将神经网络的消极影响能降到最低，同时让其能合理应用遗传算法。其次，要想确保遗传算法自身具有神经性能发展方向，以神经网络算法为基点，充分利用其相关工具，在指定范围内确保遗传算法的收敛性在一定程度上能得以发生改变[4]。

3.2神经网络需要遗传算法优化连接权

众所周知，将遗传算法与神经网络进行有效结合在一定程度上能优化神经网络的连接权限。在神经网络中，相关的权值训练较为复杂，经过大量训练后，只有及时分析并调整相关数据，同时优化相关函数，才能确保相关的连接权得以最优。但是，权值的日常训练一般会存在很多影响因素，在合理选择相关参数时往往会出现很多不必要的误差，导致相应的训练时间加以延长，同时神经网络可能会出现震荡，使得较低的收敛率最终影响相关数据的准确性，甚至导致局部网络可能会有极值出现。除此之外，要想准确获取权值，就要在BP网络中使用梯度下降方式。该方式在初始获得相关权值时，一般会显著提升相应的敏锐度，造成最终具有较高的偏差。因此，神经网络需要遗传算法才能优化相应的连接权，同时为确保对应的连接权，在权值分布以及整个编码过程中，初期就要提升相应权值的准确度，让相应的样本训练函数能在一定程度上有效避免不必要的误差，进而确保开展的整个权值训练都具有有效性[5]。

结语：

综上所述，随着时代的进步，传统预算技术已不能适应新时代的发展需求，人工智能技术的出现必将成为未来相关技术发展的必然追求。人工智能技术是以计算机给予支持，以相关学科发展作为重要参考标准，从而被广泛应用于各建设项目领域。在建筑工程造价估算中应用人工智能技术能显著提升相关预算的准确性，从而推动我国建筑业向着长远的方向发展，提升相关施工单位的经济效益。

参考文献：

[1]朱莉.基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究分析[J].四川水泥，2015（8）：208-208.

[2]徐彬彬.基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究[J].湖南城市学院学报（自然科学版），2016，25（4）：24-25.

[3]王云峰，姚黎明，帅朝暉.施工图设计与工程造价的一体化[J].建筑施工，2016，38（6）：809-810.

[4]潘雨红，张宜龙，蔡亚军，等.基于GA-BP算法的公路工程造价估算研究[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2016，35（2）：141-145.

[5]王欣.基于GA-BP算法的节能建筑成本估算研究[J].中国工程咨询，2017（5）：29-32.

作者简介：

王菲菲，青岛新华友建工集团股份有限公司。

作者：王菲菲

公路工程造价估算论文 篇3：

高速公路造价快速估算模型建立的必要性及应用

【摘要】利用高速公路造价快速估算模型进行造价计算是适应我国现行招投标制度发展的一种新方法，通过这种新方法对建设项目进行估价或投标报价，投资者可以准确的预估建设项目造价控制成本，施工企业也可以迅速进行投标报价，增加时效性，进而提高企业竞争力。本文提出在交通建设工程造价管理信息系统提供数据支持基础上，建立一个适合于高速公路工程的造价快速估算模型，该估算模型能够根据己经竣工工程的资料和数据和确定的预估项目工程特征，快速得出项目的造价和各单位工程的造价。

【关键词】高速公路；工程造价；估算

一、我国工程造价管理制度现状及不足

目前我国的工程造价管理体制是适用于市场经济的以标准定额（包括指标、定额、规定的费用构成和费率标准）管理为主的管理体制，我国现阶段的工程项目造价管理与发达国家之间的差别主要表现在工程项目造价管理体制方面和现代工程项目造价管理理论与方法的研究、推广和应用方面。目前国际上基本上没有哪个发达国家或地区还在使用按照统一标准定额管理工程造价的体制。其次，现在的公路工程定额发展滞后，有些定额缺失，新工艺、新技术不能及时得到更新，即使交通部在2007年发布新的概预算编制办法、概算定额、预算定额、台班定额，但仍然不能满足工程项目发展各方面要求，在这使传统的确定造价的方法有了很大的不准确性。第三，利用指标或定额编制造价文件，需要逐项套用定额，计算与套用定额相符的工程量，对造价文件编制人员业务能力要求高，同时套用和计算的工作量极大，稍有不慎就会发生错漏计算，要求一定的编制时间。因此，我国现行的公路工程造价管理制度已不完全适用。

二、高速公路造价快速估算模型建立的必要性

我国早期的工程建设采用行政手段指定设计，施工单位逐级下达任务，建设单位缺乏择优选定的自主权。外部没有压力，内部没有动力，建设工程普遍存在工期长，浪费大，效益低等弊端。随着工程建设的不断发展，建设项目开始实行招投标制度，招投标制度在一定程度上可以发挥建设、设计和施工单位的积极性，鼓励市场競争，防止垄断。招标与投标是我国建筑业经营的一项重大改革，也是当前建筑业产品市场交易的主要形式，近几年来我国正在大力实施工程建设招投标制，已经取得了一定的成效，并不断的发展完善。

实行招投标制度，从投资者角度讲，要对建设项目造价有一个预估，不同阶段需要编制不同的造价文件，投资估算、概算、预算、招标控制价等；从承包商角度讲，需要对目标承揽工程施工及管理成本价进行预估，并采取不同策略进行投标报价。项目的招投标工作都是有一定期限规定的，利用定额编制投标报价又是一项工作量十分大的工作；同时为避免估价失误导致投资失败或风险等，对造价估算的准确性要求也较高。因此建立一个一个科学的、简洁实用，可以快速准确估算造价的新方法是十分必要的。

三、高速路造价快速估算模型建立的可行性

有丰富经验的工程验算人员，拿到大量图纸，不需进行大量的计算，根据公路的等级，结构，路面特征等工程特性，就可以估算出造价、工程量、材料消耗等，而且经验越丰富，这种估算就越准确。有经验的工程技术人员之所以能做出比较准确的估算，就是因为在他的脑子中已经有了很多做过的造价，利用相似法，加上系数的调整，就可以进行估算。如果能够在以前竣工资料的基础上，根据预估项目的特征，快速得出工程的标底（对预估项目快速估算的造价）和各单位工程的造价，那将是一件很有实际意义的工作。受此启发， 我们试想有这样一个造价估算模型，该估算模型只考虑项目相似特征而忽略其他方面影响，通过把相当数量的典型工程的预决算资料及工程特性进行整理输入计算机，并能和现今比较发达的人工智能技术（如神经网络、模糊数学等）相结合的话，实现比较准确的工程估算是可能的。当然所利用的公路工程预算资料越丰富，搜集的当时的材料价格等市场信息越准确及时，那么估测也就越准确。交通建设工程造价管理信息系统收录了完整的己竣工工程的资料和数据，为造价快速估算提供了基础数据支持。

公路工程造价的成分分析和模型工程特性的选取：

根据上图1.1.1所示我国现行建设项目的投资构成（这里指固定资产投资），按其费用和性质的不同，一般由建筑安装工程费用、设备器具购置费用、工程建设其他费用、预备费、固定资产投资方向调节税和建设期货款利息等组成。通过选取对工程造价构成各部分有影响的特性的分析建立模型，需要注意的是工程项目均有自身的个性及特点，没有那两个项目是完全一样的，我们要建立的快速估算模型就是将工程项目这些特点与造价联系起来，通过输入特征来确定工程造价。选取项目工程特性是利用造价快速估算模型确定造价的关键。

四、造价快速估算模型的应用与发展

（一）工程造价的快速估算在项目的投资决策和招投标报价中的应用。这种快速估算模型主要应用于投资的前期控制和阶段标底、报价的快速确定，也是投资风险决策的基础。对于投资者能达到节约建设资金，杜绝浪费现象，对承包商来说，这些数据的获得能防止低估亏本和高估难以中标的现象。而且这一切都在极短的时间内完成，对于时间就是金钱，效益就是生命的施工单位来说，将具有举足轻重的作用。

（二）能有效控制工程建设成本。确定工程造价是建设工作中十分重要的一环，特别是建设前的估算是我们工作的重点，因为它是我们进行成本控制的起点，是成本控制的基础。事先通过工程造价估算，建设单位能在进行设计招标之前大致确定该工程造价，这样作为业主，在快速估价的帮助下，能够有经济实力保证工程建设资金正常流动，顺利进行施工。

（三） 可用于后期工程价值评估。由于许多工程建好以后，其设计图纸与相关资料都不能保存很久，另外工程资料由于市场价格变化，无法完全按图纸预算得到结果，通过快速估算模型可以在没有原始资料的情况下，也能够很轻松的得到公路工程的一些特征，根据这些特征和市场价格大致估算出价值。

（四）高速公路造价测算模型方法早期有单一类比法、多项类比法（模拟分析法），随着计算机技术的发展，逐步与人工智能技术相结合，建立估算模型对建设项目工程造价进行快速估算。我们所建立的估算模型收集的工程项目类型越全面，造价快速估算模型应用就更广泛；收集造价资料、数据越丰富、市场信息越及时准确，利用造价快速估算模型得出的结果也就越准确。

结语：高速公路工程造价快速估算模型的建模过程，是一个比较复杂的过程，本文简单介绍了高速公路快速估算模型建立的必要性和可行性。并分析建立高速公路快速估算模型的显著的优点，从市场角度来讲，造价快速估算有广阔发展前景，能符合现代企业发展的需求，在未来必将大范围应用。

参考文献：

[1]周其明，汪森，任宏神.神经网络集成在工程造价估算应用中的研究[J]。重庆交通学院学报.2010（02）23-24

[2]张振明.工程造价信息学引论[J].厦门大学出版社，2014.12

[3]王增兵.神经网络预测法与四阶段预测法相组合在铁路运量预测中的应用研究，西南交通大学硕士研究生论文.2013

[4]邵宏.浙江省公路工程造价控制研究。浙江大学硕士研究生论文.2012

[5]李驰宇，李远富.基于人工神经网络的交通运量预测。交通标准化.2013

[6]李驰宇，高速公路造价快速估算模型与方法研究。西南交通大学硕士研究生论文.2006

作者：韩莹