工程造價估算方法范文

導語：如何才能寫好一篇工程造價估算方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：建造工程；估算方法；造價

中圖分類號：TU723.3 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）07-00-01

如今，隨著經濟的快速發展，我國建筑業也出現蓬勃的發展狀態，由于人們對建筑工程的各方面要求越來越高，由此建筑工程的施工周期變長、工藝也變得較為復雜、涉及的金額較大。而項目造價估算是否準確，不僅影響項目建設資金的籌措，也會影響到下一階段設計和施工圖概算的編制，進而嚴重影響了投資者無法做出正確的投資決策。

一、建筑工程造價估算的數理統計模型

在建筑工程造價估算方法中，數理統計模型是其中主要估算模型之一。數理統計模型是根據以往工程的歷史資料進行分項統計、回歸分析，通過統計和分析可以從中找出工程數量或者工程造價與某個單項因素或者諸影響因素之間的函數關系。這種函數關系可以表現為以下形式：

Eij=b1f1（z1）+b2f2（z2）+b3f3（z3）+…

式中Eij——第i章第j節的工程數量或工程造價；

bk——第k項影響因素的影響系數；

fk——第k項影響因素的隸屬函數；

zk——第k項影響因素的取值。

通過采用數理統計模型對建筑工程造價進行估算，也可以清楚地看出各種影響因素對工程數量和工程造價的影響程度。利用這種方法使造價的估算更加方便，計算量也相對較小。

二、建筑工程造價估算的模糊數學模型

在建筑工程造價估算中，模糊數學模型是其中主要的估算方法之一。利用這種模型主要是通過確定特征向量和計算工程間接特征的對比，形成模糊隸屬度和貼進度，然后通過從多個造價的典型工程中找出待估工程的數個類似工程，最后就利用這種類似工程的造價構成原始的資料，將某種可行的預測技術與模糊數學的某些方法進行有效結合，對未估算的工程進行造價估算。

利用這種方法對建筑工程造價進行估算，通過對模糊信息進行處理，可以使當前工程和已經建設完工的工程之間的相似度進行定量化，這也是估算工程造價的主要依據，因此，這種方法是有一定可行性的。但是，這種方法并不是適應所有的建筑工程造價估算，因此它不能準確反映出工程造價的實際變化特性，因此，要想保證建筑工程造價估算的準確程度，還應將每個工程建造年價考慮在估算之中，當然，在物價處于相對穩定時期也應將年價考慮在內。

三、基于神經網絡的工程造價估算方法

從神經網絡數學理論的研究和分析可以看出，基于神經網絡的工程造價估算方法是不需要建立精確的計算方程和規則的，因為神經網絡是由大量處理單元（神經元、處理元件、無電元件等）廣泛互連而形成的網絡，并且它是一個非線性動力學系統，其主要特色是儲存方式是分布的，在處理數據過程中使用的處理方式是協同處理，自適應學習也是其特色之一，它可以通過直接使用樣本數據來實現輸入層和輸出層之間的非線性映射，所以，這種估算方法主要解決無法建立精確數學模型而又容易受數據樣本影響的問題。這正好與工程估算如出一轍。

這種方法與前面兩種估算方法不同，基于神經網絡的工程造價方法是通過實例訓練學習來確定模型的權重，這樣可以有效避免某些方法的人為計取權重的主觀影響，計算起來也是非常方便的、準確的，若想快速估算工程造價，這種方法是非常適合的。與此同時，通過采用這種估算方法，在估算造價時隱性考慮了不同時期的主材價格，從而使造價更加符合實際情況。但是，基于神經網絡的工程造價估算方法也有其缺點和局限性，這些缺點和局限性主要表現在工程特征的選取和訓練樣本的選取上，并且這兩方面的選取工作，在現階段還只能拼接經驗來完成，對于理論的指導也是相當缺乏的，所以，這種現象很容易導致個別輸出目標值與實際值形成明顯的偏離。

除此之外，建筑工程造價估算是在投資階段進行的，又因為在這一階段中工程資料掌握程度的嚴重制約，大多數的工程信息的確定都是不準確，不詳細的，因此，在建筑工程造價估算過程中無論采取哪種方式都存在明顯的缺陷，經過專家和相關技術人員的長期研究，特別提出基于案例推理的方法，以期對建筑工程造價估算方法予以完善。

目前為止，各種工程造價估算方法之間都有相互通用之處，基于案例推理的方法可以運用模糊數學的估算方法，對尚未估算的工程造價和典型工程造價估算方法之間的相似性做好定量計算，從而實現工程之間結構和構造的相似性反映工料機配備的相似性，進而體現出工程造價問題的模糊性特點，以達到減少資金時間價值因素對工程造價產生的影響。此外，基于案例推理方法與神經網絡方法有些地方是較為相似的，例如，這兩種方法在處理非結構化信息的時候都具有一定的優勢，并且在案例推理過程中可以加強實用性方面的考慮，這樣推理出來的效果就不會受制于樣本信息的選取。從案例推理方法本身來看，其在實際應用中所體現出來的優點較多，例如，利用這種方法對建筑工程造價進行估算時，可以較好地兼顧工程造價估算對反應快速和結果準確兩方面的要求，并且在處理實際問題時，還能夠融合各種方法的特點，最主要的優點就是這種方法的使用可以同時克服上述方法中的缺點，同時適用于建筑工程造價的估算，對工程造價估算的有效控制也發揮了其作用。

四、結束語

建筑工程造價估算貫穿于整個研究階段，也是有效評價建筑工程項目投資的重要工具，為提高估算的準確性，保證工程的投資效益和成本，不得不加強工程造價估算方法的研究和探討，對于每種方法中存在的缺陷問題和優點應該進行全面分析，并對這些估算方法進行對比，并從對比中發現和彌補每種方法中存在的不足以及優勢的相互結合。我們應該堅信，隨著工程建設過程的逐步推進，對工程資料掌握的詳盡程度也會越來越高，自然而言的對建筑工程造價的估算也會更加準確，更加貼近工程實際發生造價，對工程的總體投資進行有效控制。

參考文獻：

[1]王月明.建筑工程造價快速估算方法的研究[J].西南科技大學，2010（9）.

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關鍵詞：工程量清單計價;工程造價;神經網絡;模糊數學;灰色系統理論;蒙特卡洛模擬

Abstract: The paper mainly research method to quickly determine the project cost in the current bill of quantities mode, select the BP neural network, fuzzy mathematics and gray system theory, Monte Carlo simulation to forecast project cost, briefly principle and operation of several methods to achieve the guidance of the actual project.Key words: engineering the bill of quantities; project cost; neural network; fuzzy mathematics; gray system theory; Monte Carlo simulation

中圖分類號：文獻標識碼：A 文章編號：2095-2104（2012）

我國傳統的定額計價是從前蘇聯引進的計劃經濟條件下的以標準和定額管理為主導的管理模式。傳統定額計價模式的“量價合一”以及要素價格的固化違背了市場規律，使得市場形成價格的競爭機制在建筑工程造價中難以實現，嚴重背離了市場形成價格、企業自主定價的原則。而且，這種投資分解和編碼體系主要是面向材料和工序進行分解劃分的，這種體系主要是為了進行投資的靜態計算和分析，不適合項目全過程的動態控制。隨著我國市場經濟的不斷發展，投資主體的日益多元化，傳統定額計價模式已經越來越不適應造價管理的需要，不僅無法實現有效控制造價的目的，而且也因抑制了建筑企業積極性的發揮，不利于建筑業市場的發展。

鑒于這些突出的問題，為了適應建筑市場改革的要求，我國在1992年提出了“控制量、指導價、競爭費”的舉措。其主要思路是:將工程預算定額中的人工、材料、機械的消耗量和相應的單價分離，人、材、機的消耗量是國家根據有關規范、標準以及社會的平均水平來確定的，指導價就是要逐步走向市場形成價格，這一措施在我國實行社會主義市場經濟初期起到了積極的作用。但是隨著建設市場化進程的發展，這種方式的弊端漸漸凸顯出來。這里的“量”指的是社會平均消耗量，反映的是社會平均水平，不能體現企業的技術裝備水平、管理水平和勞動生產率，因此，并不能體現公平競爭的原則。之后，建設部于1998年又提出“具備條件的地區和工程項目，可以按照建設行政主管部門的統一工程計算規則和工程項目劃分的規定，進行工程量清單招標，合理低價中標等試點”，并在廣東、天津等地進行了試點。2003年，建設部了《建設工程工程量清單計價規范》（GB50500-2003）,作為強制性規范在全國范圍內推行。經過幾年的發展，目前通用的計價規范為《建設工程工程量清單計價規范》（GB50500-2008）。這標志著我國工程造價管理由傳統的“量價合一、政府定價”的模式發展為“量價分離”的工程量清單計價模式。

一、工程量清單計價模式

1.概念：

建筑工程項目的工程量清單由招標人在工程項目招標文件中給出工程量清單和要求，投標人根據招標人給的工程量清單確定各分部分項工程費、措施項目費、其他項目費和規費、稅金所需的全部費用的一種工程計量與計價的編制方法。

投標人在投標報價時應考慮各種不利的施工條件、自身的技術能力和管理水平、市場材料和設備的價格變化等風險。所報的價格應該是綜合價格，也就是包括完成所給工程數量的項目要發生的全部直接成本、間接成本乃至規費、利潤和稅金。一旦中標，所報的綜合單價無特殊理由將不會改動。工程結算時，工程數量允許按照實際發生的數量上下調整，工程總價也會隨著上下調整的工程數量乘以相對不變動的綜合單價上下調整。

2.編制步驟

3.清單計價計量方法。即以《全國統一工程量清單計價規范B50500- 2008》的規定計算規則計算工程量的方法。

4.工程量清單計價方法

依據工程量清單計規范對工程在招投標報價時進行計價的方法。

工程預算造價＝

5. 工程量清單計價的費用構成

工程量清單計價模式的費用構成包括分部分項工程費、措施項目費、其他項目費，以及規費和稅金。

（1）分部分項工程費

分部分項工程費是指完成在工程量清單列出的各分部分項清單工程量所需的費用。包括:人工費、材料費(消耗材料費總和)、機械使用費、管理費、利潤，以及風險費。

（2）措施項目費

措施項目費是由“措施項目一覽表”確定的工程措施項目金額的總和。包括:人工費、材料費、機械使用費、管理費、利潤，以及風險費。

（3）其他項目費

其他項目費是指預留金、材料購置費(僅指由招標人購置的材料費)、總承包服務費、零星工作項目費的估算金額等的總和。

（4）規費

規費是指政府和有關部門規定必須繳納的費用總和。

（5）稅金

稅金是指國家稅法規定的應計入建筑安裝工程造價內的營業稅、城市維護建設稅及教育費附加費用等總和。

二、工程量清單快速報價方法：

建設工程具有投資大、生產和使用周期長等特點，決定了項目決策的重要性。工程造價決定著項目的一次投資費用。投資者是否有足夠的財務能力支付這筆費用，是否認為值得支付這項費用，這是項目決策中要考慮的主要問題。因此在項目決策階段，工程造價預測就成為項目財務分析和經濟評價的重要依據。

1.神經網絡法：

神經網絡應用于工程造價中是對類比法的一種發展。人們普遍認為，工程建設的資源耗量與工程的一些基本特征值之間存在著必然的聯系。但是，這種必然的聯系一般并不都能以一個簡單的以通過其內部的推理機制，解決工程特征和工程建設資源耗量之間的復雜關系問題。神經網絡也就是利用已建工程的基本資料，通過建立工程特征和資源耗量之間的聯系來完成工程估價的任務。

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市政道路工程估算，也是制定工程招標標底的重要參考，市政道路工程造價估算的結果是市政道路工程完整進行的資金耗費的最低額度，因而對于招標的標底的制定有著重要的參考價值?？傊姓缆饭こ淘靸r估算的科學進行，是市政道路工程建設全過程進行的基礎，對于市政道路工程的建設有著重要的意義。

二、市政道路工程造價估算方法的科學分析和實踐研究

1.市政道路工程造價估算的方法類型

市政道路工程造價估算的方法，在經歷了較多工作人員的改進和提升后，現在已經形成了幾種成熟的主要的方法，分別是：數理統計學估算方法、模糊數學估算方法、人工神經元估算方法、灰色關聯分析估算方法和案例推理估算方法等。市政道路工程造價的估算要求工作人員能夠熟練掌握以上的估算方法，并且能夠根據實際施工和設計情況靈活選擇應用，從而得到正確的科學的分析估算結果。

2.市政道路工程造價估算方法的具體分析

2.1數理統計估算方法

數理統計估算方法，即通過函數關系來對市政道路工程造價進行估算，而函數關系的確定是根據通過綜合以往的道路工程建設資料，通過分析統計找出各因素和工程造價的關系來確定的。具體的函數關系可以用數學公式表示為：Eij=b1f1(zl)+b2f2(z2)+b3f3(z3)+b4f4(z4)+...這個公式中，Eij代表工程造價，fn代表各種影響因素的函數，bn代表各種影響因素相應的影響系數，zn代表各種影響因素的具體取值。數理統計估算方法的應用，需要較為精確地確定各種因素的取值，然后根據函數公式來計算確定市政道路工程造價。這種方法的優勢和劣勢非常明顯。優勢是可以通過計算有效地了解各種影響因素給工程造價帶來的影響大小，而且計算簡便易操作，對造價的估算耗時較短，應用起來非常方便。劣勢是在應用此種方法前，需要有大量的歷史工程資料數據的積累，需要的樣本數量較為龐大，如果工程資料數據不夠多，則會影響市政道路工程估算的準確性，降低投資效益。而且，這種方法要求工作人員要有對于一些特殊的數據回歸處理的技巧和能力?？傊?，數理統計估算方法應用于市政道路工程造價估算時，適用于歷史樣本數量足夠大的情況，否則盡量別用，會影響到估算的準確度，不能體現此種方法的優勢。

2.2模糊數學估算方法

模糊數學估算方法的基礎，是模糊數學估算理論，依據的是以往進行了造價估算的工程案例，收集到與此次市政道路工程相似的工程案例，對這些工程的造價估算數據進行整理參考，利用科學合理的評估手段，通過一些實際的向量結合相關的數學估算理論進行造價估算。模糊數學估算方法處理的對象信息具有模糊的特性，是把工程之間的相似度量化之后進而對特定市政道路工程造價進行合理評估的一種方法。模糊數學估算方法的缺點很明顯，就是難以準確反映出工程造價的實際變化，對工程造價的計算存在一定的模糊性和浮動性。模糊數學估算方法的應用較為局限，最好在物價較為平穩的時候采用，如果工程材料物價發生了浮動，則用這種方法計算得到的工程造價與實際造價相比會存在較為明顯的差異。

2.3人工神經元估算方法

人工神經元估算方法相對于市政道路工程造價估算的其他方法來說，是一種較為新穎的方法。人工神經元估算方法的特性是可以自順應學習，在處置過程中可以并行協同，存儲具有分散性。人工神經元估算方法不同于線性的動力學系統，它是把市政道路工程的相關信息作為神經元網絡分支的輸入內容，把市政道路工程的造價作為神經元網絡的輸出內容，從而形成一個完整的市政道路工程造價的估算體系，進行系統運作。人工神經元估算方法的形成，需要科學確定神經元網絡模型的各個分支的權重，權重的合理確定，是人工神經元估算方法對造價估算準確性的前提，而權重的確定是根據各種實際工程案例的相關數據進行統計分析得到的。人工神經元估算方法的優勢是造價估算較為準確，估算速度相比其他方法更加快速，另外對于不同時期工程材料的價格差異帶來的估算誤差，這種方法也可以有效地避免。但是這種方面同樣面臨一些問題，即對操作者的能力要求較高。因為操作者在實際使用這種方法進行實證道路工程造價估算的過程中，需要考慮工程特征以及樣本的聯系問題，這兩個問題只有憑借豐富的實際工程經驗才能解決，因此此種方法不適用于工程經驗較為薄弱的操作者，否則由于輸入向量的偏差很容易造成輸出結果的較大誤差。

2.4灰色關聯分析估算方法

灰色關聯分析估算方法更加注重的是影響市政道路工程造價的主要因素，其關鍵是通過分析影響工程造價的各種因素的重要性，選擇重要性較高的影響因素作為重點計算的方面，從而提升工程造價估算結果準確性的一種估算方法?；疑P聯分析估算方法的可信度相對較高，而且目前適用性很普遍，誤差也可以得到很好的控制。

三、結語

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關鍵詞：投資決策；造價；控制

中圖分類號：TU723.3 文獻標識碼：A 文章編號：

1投資決策階段對造價的影響

投資決策是指選擇和決定投資行動方案的過程，對擬建項目的必要性和可行性進行技術經濟論證，對不同建設方案進行技術經濟比較和判斷，并進而做出決定和選擇的過程。因此，正確的投資行動來源于正確的項目投資決策，項目決策的正確與否，直接關系到其建設的成敗，關系到造價的高低和投資經濟效果的好壞，因此，正確的決策是合理的確定與控制造價的前提。

1.1投資決策階段控制工程造價的意義

投資決策階段控制工程造價具有十分重要的意義。首先，投資決策階段控制工程造價，是正確確定建設項目計劃投資數額的關鍵。不論何種項目，其前期工作的核心是編制符合實際的投資估算值，正確確定投資估算值，對于以后控制初步設計概算、施工圖預算，實現投資者預期的投資效果有著重大的影響。其次，相對于建設項目的其他后續工作來說，投資決策階段控制造價，對建設項目經濟效果好壞的影響最大。因此，在此階段控制工程造價，對整個建設項目來說，節約投資的可能性最大。在項目的建設過程當中，節約投資的可能性是隨著建設過程的進展而不斷減少。圖4-1是表明建設各階段節約投資可能性的曲線，從中可以看出投資階段進行造價控制的重要性。圖4-2是建設項目各階段對項目經濟性的影響程度，可以看出，決策階段控制造價對項目經濟性的影響高達95%~100%。

1.2投資決策階段影響工程造價的主要因素

1.2.1建設項目所處地區的選擇

由于各地經濟發展水平存在較大差異，其土地、勞動力、和建筑材料的價格也存在較大的差異，即使在同一地區，城市的各種價格也會明顯高于郊區和農村，土地價格也會有很大不同，從而影響到工程造價。

1.2.2建設項目所處位置的選擇

一個建設項目所處區位對造價有著重大影響，在城市繁華的市中心投資與新開發區投資項目的土地價格會有很大差異，施工費用也會有所增加。區位因素包括交通便捷性、臨街狀況、周圍環境等方面。同一區位，對不同類型的建設項目會有不同的影響。

圖4-1 建設項目各階段節約投資可能性曲線圖 圖4-2建設項目各階段對項目經濟性的影響程度

1.2.3建設項目建設標準與建設規模

五星級酒店要比三星級的酒店的造價高出50%左右，高級公寓造價是普通住宅造價的一倍以上，這些都說明建設標準對造價有著重要影響。同理，建設規模也一樣影響工程造價，要根據實際合理確定項目的規模，項目的規模與生產效益之間也符合邊際效益遞減原理。因此，要合理確定工程的建設規模與建設標準。

1.2.4建設規劃設計方案的選定

投資決策階段建設項目規劃設計方案的選定對工程造價的影響也很大。建設項目是選擇高層低密度還是多層高密度、結構類型是鋼結構還是鋼筋混凝土結構等，都對工程造價起著決定作用。

1.2.5主要設備選用

工業建設項目的設備投資有時會超出建筑安裝工程的投資，在現代社會中，智能型辦公大樓或酒店項目的設備費用也非常昂貴，因此，在滿足功能要求和不增加使用過程中的維修費用的情況下，如何就需要的各種設備的各種價格進行比較選擇，會對造價有一定影響。

2 決策階段造價的確定

2.1項目決策階段造價估算的層次

投資決策過程，是一個由淺入深，不斷深化的過程，依次可分為若干個工作階段，表3-1。

項目決策階段的造價估算 表2-1

2.2國內外常用估算方法

投資決策階段造價的確定主要通過可行性研究對項目進行科學的論證，對各方案進行技術經濟分析選出最優方案以后，根據以往類似工程的估算指標進行投資估算，確定工程的投資額。傳統的投資估算有以下幾種方法：

2.2.1靜態投資估算方法

⑴資金周轉率法。其公式為：

資金周轉率 = 年銷售總額/總投資=（產品的年產量×產品單價）/總投資

投 資 額 =（產品的年產量×產品單價）/資金周轉率

這種方法比較簡單，但精確度較低，一般用于投資機會研究或項目建議書階段。

⑵生產能力指數法。其公式為：

式中：——已建類似項目或裝置的投資額；——擬建項目或裝置的投資額；

——已建項目或裝置的生產能力；——擬建項目或裝置的生產能力；

—— 不同時期、不同地點的定額、單價、費用變更等的總和調整系數；

——生產能力指數，。

其中n取值是按照擬建和已建項目的生產規模相差的大小來確定的。采用此種方法，計算簡便，速度快；但要求類似工程資料可靠，條件基本相同，否則誤差較大。

此外，還有比例估算法、系數估算法，其估算精度都不是很高。對于房屋、建筑物等單項工程，常采用指標估算法，根據編制的各種具體的投資估算指標，進行單位工程的投資估算，在此基礎上，匯總出單項工程的投資額。采用此種方法時，一方面要注意，套用的指標與具體工程之間的標準或條件有差異時，應加以必要的調整或換算；另一方面要注意，使用的指標單位應密切結合每個單位工程的特點，能正確反映其設計參數，不要盲目單純的套用一種單位指標。

2.2.2動態投資估算。

漲價預備費，建設期貸款利息及固定資產投資方向調節稅等的估算要計算資金的時間價值。鋪底流動資金常按流動資金的一定百分比來確定，大約為30%左右。流動資金的估算有兩種方法一種是擴大指標估算法，另一種是分項詳細估算法。

2.3決策階段投資估算的確定

2.3.1投資估算的確定

總投資估算包括固定資產投資估算和流動資金估算。具體的費用估算方法見圖3-3所示。

圖2-3決策階段投資估算及方法

T—固定資產投資；L—流動資金;C1—已建類似項目投資額；Q2—擬建項目生產能力；n—生產能力指

數；Q1—擬建項目的生產能力；f—不同時期、不同地點的定額、單價、費用變更等的綜合調整系數

由以上投資估算方法可見，影響投資估算精確度的關鍵有三個：一是可行性研究中建設方案的確定。建設方案直接決定擬建項目生產規模、建筑標準與功能要求。二是類似工程造價資料的選取與資料的可靠性。三是投資估算方法的選取，確定投資估算的方法有很多，有的簡便易行，但其精度卻得不到保證，因此，準確確定投資額，估價方法很重要。

2.3.2投資估算在造價控制中的作用。

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Abstract： The gray relational theory is used to predict the weight of highway index， and a highway project cost forecast model based on case-based reasoning is constructed， and the cost estimate of highway engineering is obtained. The effectiveness and practicability of the method are verified by an example.

關鍵詞： 灰色關聯；案例推理；公路工程造價

Key words： gray correlation；case-based reasoning；highway engineering cost

中圖分類號：TU723.3 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）33-0037-02

0 引言

在公路造價急速變化的背景下，如何有效地對公路建設項目的造價實現有效的估算工作，是當前公路造價部門急待解決的關鍵問題?；诎咐评砝碚摚–BR）等方法是人工智能領域的重要研究方向，在眾多領域都有其廣泛的應用成果?；诎咐评淼墓饭こ添椖客顿Y估算系統通過檢索歷史公路工程項目案例來獲取知識，大大減少了專家知識獲取的必要性，更容易建立；當公路工程項目實際問題與歷史案例不完全匹配時也可以提供類似的解決方案；推理結果是具體的公路工程項目案例，更形象地反映了整個公路工程項目的概況，很容易理解和接受。本文就是對公路工程特征指標體系的構建，進而為案例庫的建立提供特征整合依據，將利用灰色關聯理論和案例推理技術相結合，提出一種更科學的公路工程項目投資估算方法。

1 案例推理的公路工程造價預測模型研究設計

對于公路工程造價預測模型的研究設計如下：

首先，根據構建的公路工程造價指標體系、公路項目分標段、獨立橋梁、互通立交、獨立隧道各工程的造價影響因素指標，匯總收集已完建實際公路工程相關特征基礎數據，通過逐項分析，運用指標測算公式進行簡單統計運算，獲得較完整的項目特征指標數據和造價影響因素指標數據。其次，灰色關聯分析確定指標權重。為提高預測的精度，按照灰色關聯分析方法的計算步驟，得出公路工程造價影響因素指標體系中各項指標的權重。最后，構建基于案例推理的公路工程造價預測模型。以前面工作為基礎，依據案例推理基本原理，把源數據的相關指標匯總成案例庫，待與新案例項目特征指標進行匹配，通過相似度比較，完成造價的預測工作。

2 工程實例

通過查閱和整理資料，完成了已有數據的收集工作。目前搜集到了的有云南省武昆高速公路15個合同段和普宣高速公路13個合同段的相應預測指標，個別合同段的個別指標缺少，剔除了3個指標，最后得到7個合同段的共有的6個指標。把其中6個合同段放入案例庫，剩下的一個作為待建工程來進行造價估算的實例研究。收集的原始數據如表1所示，根據前面的案例推理的公路工程造價預測模型研究設計，首先對高速工程的預測指標權重進行確定，最后將建立的高速公路工程造價預測模型應用于實際工程案例中，進行實證研究。

2.1 數據標準化處理 由于收集的數據量綱不一致，導致各指標數據間懸殊較大，數據不能直接使用，需要進行標準化處理，本文使用離差標準化方法進行處理，標準化公式如式（1）所示，處理后的數據值都在[0，1]之間，標準化處理后結果如表2所示。

其中Xmin和Xmax分別為相應序列的最小值和最大值。

3 結語

本文通過工程實例驗證了案例推理模型設計的有效性，給公路工程投資決策階段的造價估算工作提供參考依據。不過也存在一些不足之處，在搜集整理數據階段個別合同段的特征指標不完整，對造價估測的結果與實際可能會存在偏差。因此建立更加完備的案例庫，應作為估算運用的基礎工作，這樣才能優化該方法的準確度。

參考文獻：

[1]李玨，等.基于案例推理模型的公路工程造價估算研究[J].長沙理工大學學報，2013，28（1）.

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【關鍵詞】水電工程；造價；控制

0.前言

水電工程一個建設周期長，投資大、風險也較大的生產消費過程，由于我國在造價控制方面還缺乏系統的模式，因此造成水電工程造價失控的現象相當普遍，這不僅會造成計劃失控，而且難以發揮工程原本構想的效益。所以，如何有效地對水電工程的造價進行控制，加速我國水能源的利用與開發，是水電工程造價管理的關鍵，也是當前國家所面臨的亟待解決的新課題。

1.我國水電工程造價控制存在的問題分析

由于水電工程牽涉面廣，制約因素比較多，是一項龐大而復雜的系統，加之我國現階段的項目造價控制機制相對還比較落后，因此造成水電工程造價失控的現象普遍存在。

1.1由于對水電工程造價的風險估計不足，造成了造價估算偏低

對于水電工程而言，其造價主要分為：確定性造價、風險性造價以及完全不確定性造價三部分，要對水電工程造價進行控制，主要是對風險性造價的確定和預測。然而，現在國內的工程單位風險意識淡薄，責任心較弱并且缺乏風險投資的經驗，因此往往對風險性造價的估計不足，造成預算費用不足，投資估算偏低。

1.2在水電工程設計階段造成的造價失控

很多工程單位雖然在設計階段做了工程的預算，但由于設計方案不夠詳細，常常忽略各個階段造價的相互約束，實用性不高。而且有的建設單位為了增加其投資效益，任意修改設計內容，擴大規模，從而導致設計預算超過投資估算。另外，由于很多設計方案的執行力度不夠，經常會隨著施工的進行不斷地被改動，從而導致施工圖的預算與實際的設計預算出入較大。另一方面，工程的造價與設計部分及其設計人員的素質水平有很大關系。隨著科技的進步，新涌現的新材料、新技術以及新工藝都會降低水電工程的生產費用，然而由于設計人員水平的不同，對新技術的應用程度不同，針對同一個項目，同樣的標準，不同的設計單位設計的方案可能對工程的造價影響很大。

1.3水電工程分包階段估價不準

在水電工程的分包階段，我國主要采用的估價方法是單位估價法，而單位估價法所采用的定額是在一定時期、一定范圍由行政部門編制頒發的，反映了某一時期某個行業在某個地域的共性，然而與某個具體的工程必然會存在估價的差異，因此，現在世界上通行的水電工程造價有兩種方法，一是“單位估價法”，另外一種是“實物量法”。

另外，在招標工作過程中，工程承包合同價格普遍偏低。由于業主為了節省投資，往往忽略施工單位的利潤，一味的低價要求施工單位中標。由于激烈的市場競爭，很多競標單位為了中標會將投標價格報的很低，然而在以后的具體施工過程中會以一些借口進行索賠，從而造成工程造價的提高，不利用對工程造價進行有效地控制。同時，在競標過程中，暗箱操作的現象也時有發生，從而導致工程造價的錯誤估計，給企業和國家造成不必要的損失。

1.4水電工程在實施階段造價控制存在的問題

由于水電工程項目龐雜，牽涉方面較多以及工期長等特點，增加了工程實施階段的投資風險。同時也影響了這一階段的造價控制，經常會超出設計預算。在水電工程實施階段，造價控制主要存在以下問題：

（1）進度與投資之間的關系未得到有效的處理。

（2）管理人員的素質水平造成了合同的執行程度不夠。

（3）沒有采用科學的方法對造價進行控制。

2.對水電工程造價控制的原理與方法

水電工程項目可以分為三個理想的項目目標：高質量、低投資、短工期。然而，各個理想目標往往是不是獨立的，它們是一個既統一又矛盾的整體。水電工程項目工程造價的最佳控制目標是，能夠在保證工程質量的前提下，利用最低的工程造價縮短工期，以盡早的收回投資，并及早的發揮工程的效益。

一般水電項目工程控制的流程圖如下所示：

圖1 水電工程造價控制過程示意圖

由于水電工程項目是一個周期長、投資大、風險大的建設過程，因此對水電工程項目的造價控制也應該有科學合理的方法措施，目前在水電工程項目造價控制方面應用的主要方法有：投資估算法、概算和預算方法、經濟評價方法、技術經濟分析方法，其中技術經濟分析方法又分為方案比較法、盈虧分析法、回歸分析法、決策樹法、價值工程法、合理低價法等方面。

2.1水電工程項目決策階段的造價控制

水電工程項目在決策階段的只要任務是對項目的必要性、可行性以及經濟性做出合理的評價。項目決策與項目工程造價有著密切的聯系：

項目決策階段是對工程造價控制的關鍵階段。根據調查顯示，項目決策階段是影響工程造價的關鍵環節，其在影響工程造價的各階段中所占的比例為95%以上。因此，要把有效的工程決策作為控制工程造價的重中之重。

（1）決策的合理與否決定了工程造價是否合理。

（2）決策的深度影響投資估算的精度和工程造價的控制效果。

因此，項目決策階段應該作為對工程造價進行控制的重點。在該階段中，對項目造價控制的主要方法如下：

1）科學的估算總投資。在水電項目的決策階段，由于工程條件和資料的限制，項目總投資的估算值精度可能有較大誤差，同時，由于各種投資估算方法的局限性也可能影響投資估算的準確性。然而，項目的估算投資卻有著重要的作用，已經批準，即被認定為項目建設的最高投資。因此，應該在保證可行性研究的深度和質量的基礎上，研究和創新造價估算方法，以提高投資估算質量和準確度。另外在進行項目投資估算時，首先應該實事求是的反映建設內容，另外盡量采用多種估算方法，以提高估算的準確性。 （下轉第146頁）

（上接第36頁）2）目的投資估算應該進行嚴格的審查。

水電工程項目一般來說投資巨大，而且資金來源方式也不盡相同，在立項過程中，經常會存在虛擬計劃、爭取立項、論證不足、掛賬建設等現象，這些現象都會在造價控制方面埋下很大的隱患，所以，應該嚴格審查工程造價開端的投資估算，為工程造價的控制建立一個良好的基礎。

2.2在設計階段對水電工程的造價控制

設計階段對工程的造價控制也是全過程項目造價控制的重點。因為設計質量的好壞將對工程造價、工期以及質量都會有很大的影響。因此應從以下幾方面在做好工程設計階段的造價控制：

（1）充分分析設計階段將會對工程造價造成影響的主要因素。

（2）設計招標和設計方案競選，通過招標的方式來選擇設計單位，利用技術經濟綜合評價法來選擇設計方案。

（3）推行限額設計和標準設計。

（4）認真審查設計概算與施工圖預算。

2.3在水電工程的實施階段進行的造價控制

水電工程的實施階段決定了工程的質量、工期，并且會對工程的造價有很大的影響，因為大部分的項目投資都發生在項目實施階段。因此應該對項目實施的各個階段做好掌控，實現勞動、資本、技術和管理的優化組合，以更好的進行造價控制。

（1）應該對施工方案進行嚴格的審查。

（2）嚴格控制工程變更，確定合理的工程變更款。

（3）加強對施工資本以及質量的管理。

3.總結

水電項目的造價控制是一個動態的過程，牽涉到項目的各個環節，因此，要想做好項目的造價控制，應該從各個環節如手，綜合考慮各方面的因素，從而達到對項目造價進行有效控制的目的。

【參考文獻】

篇7

Abstract: This article takes the quick cost estimating of civil engineering as the research object. By applying the grey prediction GM（1，N） modeling mechanism, it analyzes the construction project cost indexes systematically, and sets up a state equation about construction project cost, labor cost, engineering cost of raw materials and mechanical cost. Then the defined prediction model and the derived type prediction model are set up to quickly estimate the construction engineering cost. Finally through examples, it proves that the grey forecasting model is feasibility and the estimating results are reliable in the quick cost estimating of civil engineering.

關鍵詞： 建筑工程；工程造價；灰色預測

Key words: construction engineering；project cost；grey prediction

中圖分類號：F062.4文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）17-0060-02

0引言

建筑工程造價快速估算是建筑工程行業中一項重要的工作，常用的預測方法主要有：定額計算、數理統計、模糊數學、自適應過濾技術、人工神經元網絡技術和灰色理論。其中灰色預測所需樣本較少，不需要計算統計特征量，并以解決信息不完備系統問題而見長，所以從灰色系統理論被創立至今，國內外很多學者對該理論不斷的研究和完善，并廣泛應用到交通、洪水預報和隧道工程沉降變形監測等很多實際問題中去[1,2,3]?；疑A測模型的引入必將促進建筑工程造價管理信息化的發展。

1建筑工程造價指標系統分析

1.1 建筑工程造價的構成及其關聯因素 建筑工程總造價x1是由工程直接費、間接費、計劃利潤、稅金等所組成，其中工程總造價本身是主導因素，而人工費、材料費和機械費為關聯因素，可以確定工程總造價的預測模型為GM（l，4）模型，其狀態方程可以表達成：

3應用實例

3.1 項目概況在沈陽某房地產發展商開發了一片住宅小區，工程總造價中，人工費、材料費、機械使用費為主要因素，選取2004年至2008年的歷史原始資料造價表，通過各項數據對該樓盤2009年工程總造價進行快速估算。

3.2 模型應用

實際總造價金額為63421365.46元，驗證了灰色預測在建筑工程造價快速估算中的可行性。

4結論

將灰色預測模型應用到實際建筑工程造價估算中，體現出應用該模型進行估算時不需要大量的統計數據，其計算量少，而且精確度比常規的估算方法要高。該模型不但能對總造價進行預測，對分項工程的造價也可進行估算。

參考文獻：

[1]Tim J W Tookey．Hybrid grey model to forecast monitoring series[J]．Journal of Central South University of technology．2005，12（2）：623-627．

[2]Abdul Alhazred．Application of Grey model and artificial neural networks to flood forecasting[J]．Journal of the American Resources Association．2006，42（2）：473-486．

篇8

關鍵詞：工程造價；新方法；應用；人工神經網絡

中圖分類號：TU723文獻標識碼： A

一、工程造價的含義

工程造價是指建設項目從籌建到竣工驗收所花費的全部費用總合，或指建設一項工程預期開支或實際開支的全部固定資產投資費用。其中又可分為廣義的造價及狹義的造價兩種，前者是指建設項目的建設成本，即完成一個項目所需費用的總和，它包括用地取得費用、設計費、工程建造費及其它相關費用；后者是工程的建造費用（或稱承包價格）。

二、工程估算精細程度

工程估算根據精細程度及工程生命周期等方面的差異，估算種類也會有所不同，估算過程受限于信息確定性、時間迫切性及估算目的等需求差異，一般可將估算分為概算估算及明細估算兩種。

一是概算估算：在工程可行性分析及初步設計階段時，由于項目能取得的信息非常有限，無法針對細目詳細編列，僅能利用以往的數據資料、類似的案例或草圖，推估可能的建設成本；由于估算過程考慮的細節并不周全，因此，估算結果與實際狀況可能會產生較大的落差，精確度為±15%~±20%。概算估算又可根據信息取得的多少，分為粗估及概估。

二是明細估算：當工程細節設計完成后，依據完整的設計圖及施工規范，詳細計算出全部工程的材料、人力、機械設備等各種工程數量，再根據市場行情核算其總價，其估價精確度為±5%~±10%。

三、人工神經網絡在工程造價工作中的應用

（一）人工神經網絡

人工神經網絡（Artificial Neural Networks， ANN），或稱為人工神經網絡，是指模擬生物神經網絡的信息處理系統。它使用大量簡單的人工神經元來模仿生物神經網絡的能力。人工神經元是生物神經的簡單模擬。它從外界環境或其它人工神經元取得信息，并加以非常簡單的運算，將輸出結果傳送到外界或其它人工神經元。人工神經網絡是由許多人工神經細胞（artificial neuron）所組成，人工神經細胞又稱人工神經元、人工神經元、處理單元（processing element）。人工神經網絡具有下列特性：高速計算力、高容記憶能力、學習能力及容錯力。

（二）人工神經網絡的種類

一是監督式學習網絡。監督式學習網絡是自問題領域中取得培訓范例（有輸入及輸出變量值），并從中學習輸入變量與輸出變量的內在對應規則，以應用于新的案例，即利用輸入變量以推估輸出變量。監督式學習網絡較具代表性、實用性的種類為多層感知器（MLP）。

二是無監督式學習網絡。無監督式學習網絡是自問題領域中取得培訓范例（只有輸入變量值），并從中學習范例的內在聚類規則，以應用于新的案例，即利用輸入變量以推論它與哪些培訓范例屬同一聚類。無監督式學習網絡較具代表性、實用性的種類為自組織映像圖網絡（SOM）、自適應共振理論網絡（ART）。

三是聯想式學習網絡。聯想式學習網絡是自問題領域中取得培訓范例，并從中學習范例的內在記憶規則，以應用于新的案例，即利用不完整的狀態變量以推論完整的狀態變量。聯想式學習網絡較具代表性、實用性的種類為霍普菲爾網絡（HNN）、雙向聯想記憶網絡（BAM）。

（三）人工神經網絡在工程造價工作中的應用

人工神經網絡在工程造價中的應用主要包括如下四種形式：一是監督式應用，可分為分類型及預測型，分類是指期望輸出值為邏輯的二元值；二是無監督式學習的應用屬于聚類分析，可作為監督式應用的前端處理；三是聯想式學習可應用于資料處理，依其特性可分成自聯想與異聯想，自聯想為由一個式樣聯想同一個式樣，異聯想為由一個式樣聯想另一個式樣；四是目前人工神經網絡最佳化應用主要是用于組合最佳化問題，即設計變量是離散值。

在具體的使用過程中，需要建立人工神經網絡模型。神經網絡模型的建立包括網絡層數和各層參數的確定。輸入、輸出層參數包括神經元的個數以及每個單元所代表的物理量，其中輸入層單元的個數及其物理含義表示所需要解決問題的已知量的個數和內容，輸出層單元的個數及其物理含義表示所需解決問題的答案。以建筑工程為例，要建立一個工程造價預測的神經網絡模型，應根據建筑工程的類別（住宅樓、商住樓、寫字樓、工業建筑、酒店等），確定影響其造價的主要因素作為輸入層。比如需要預測一個住宅樓的造價，則可確定建立的神經網絡模型的輸入層為:建筑結構、基礎形式、建筑面積、戶型、內裝修、外裝修、地面工程、門窗工程（可根據所需模型精度選取更加詳細的影響因素）;輸出層為該工程的工程造價（或單方造價）。人工神經網絡使用BP算法，這是采用梯度法即在權重空間沿梯度調整權重，使總誤差向減小的方向變化，直到最小。權的修正是所有樣本輸入后，計算其總的誤差后進行的。采用反向傳播的BP算法進行工程造價的預測，可以把收集的并進行加工處理后的已知數據樣本作為訓練樣本，按照編制的程序進行網絡學習（即進行迭代），可得到一個訓練好的造價預測樣本。將待估工程的各個參數通過必要的整理加工后，輸入到程序中，因網絡參數已經確定，即可得到待估工程的預測造價。

四、小結

建筑工程項目在可行性分析階段，往往需要針對項目投資成本進行分析及評估，以作為投資者判斷是否可執行此項目的決策依據。建筑工程造價的預估在專案中占有一定的重要性，但由于項目初期所能取得的信息相當有限。因此，利用有限的信息，快速且準確的預估工程造價，是投資者或開發人員需普遍注重的課題。以神經網絡技術可以發展出預估建筑工程造價的模式，借助這個網絡系統，能提供投資者或開發人員在建筑項目可行性分析階段時，一個投資決策上有用的工程造價預估模式。

參考文獻：

[1] 王新征，邢利英. 基于BP神經網絡的顯著性工程造價估算方法[J]. 人民黃河. 2011（05）

篇9

在投資者對工程項目產生意向，并開始進行決策和策劃的過程中，其對于工程投資的數額往往十分關注，需要對工程項目的成本和收益進行準確的分析和估計，才能夠使建筑企業獲得更大的經濟效益。通過建筑工程投資估算，能夠為項目的取舍提供決策和判斷的依據，雖然不能光憑投資估算來完全肯定一個項目，但其卻能對一個不合適的項目進行完全的否定。在工程項目建設的前期，投資估算是一項十分重要的工作。在項目經濟評價和項目前期決策的過程中，投資估算都是十分重要的基礎性條件和依據。通過投資估算，可以對工程造價的最高限額加以控制，并且為貸款計劃的制定和項目資金的籌措提供基礎。

二、建筑工程投資估算中面臨的問題

1.估算誤差率。在不同的建筑施工階段，由于資料詳實程度、具備的條件等方面存在著一定的差異，因此，在投資估算過程中，允許存在的誤差率，及其發揮出的效果和作用也有所不同。其中，項目建議書投資估算允許的誤差率為30%，其主要作用是對概略投資進行估算，為相關部門項目建議書的審批提供依據?？尚行匝芯抗浪阍试S的誤差率為20%，其作用是在初步明確項目方案的基礎上進行估算，為項目技術經濟論證提供依據。方案設計估算允許的誤差率在10%到15%，其作用是推動技術經濟分析論證更加深入、詳細、全面的開展，從而為初步設計概算控制、設計文件編制、項目可行性研究提供依據。對于資金籌措安排、后期設計、投資決策等，前期的投資估算具有重要的作用。因此，如果誤差率過大，投資估算將會失去其應有的意義。所以，在實際進行投資估算的過程中，應當盡量控制好誤差率。

2.估算指標。在投資估算中，具有很多估算方法，可對分部工程造價、單項工程造價、投資估算等指標加以利用。對于造價和估算指標的引用，可將單位工程、單項工程、獨立建設項目等作為對象。同時，可以通過平方米單項工程造價指標和主要材料消耗量來加以體現，具有較強的概括性和宏觀性。不過，對于不同的工程項目來說，普遍具有不可復制性、唯一性、復雜性等特點，因而不會存在完全一致的工程。對于造價指標、估算所需的數據大多來源于歷史資料，難以對當前的價格水平進行真實的反映，因而不能一味的生搬硬套。對于基礎部分，可以分為獨立基礎、撞擊基礎、滿堂基礎、條形基礎；對于結構部分，可以分為框架、鋼結構、框剪、磚混。在鋼筋混凝土結構中包括了高層和多層，在鋼結構中包括了重型、中型和輕型。在同一個指標上，有所種因素的共同作用。所以在實際應用過程中，應當對相似的工程造價指標進行應用，并進行換算和調整。

3.項目信息資料。在工程項目建設的項目建議書、可行性研究、初步可行性研究、項目規劃等階段，通常是沒有具體的設計方案的。對于所要建造的工程項目，投資者會在大體上有一個構思，包括建設地點、建設條件、總體建筑結構、實用功能、擬建規模等。而在實際的投資估算過程當中，這些都是十分重要的依據和參考。然而，在現實應用當中，投資者在剛剛產生建設意向和設想之后，就急于對工程建設的投資有所了解。同時，時間較短，對于工程相模的相關資料和信息也沒有進行充分的掌握，因而往往難以準確的進行投資估算。

三、建筑工程投資估算方法

1.基本概述。在建筑工程的不同階段當中，計算工程造價的依據和方法等都有所不同。在工程設計階段，已經呈現出了工程項目的大體面貌。隨著后續設計的不斷細化深入，從初步設計概算進行到施工圖預算。隨著項目的不斷進行，信息和資料就會越具體，對于工程項目真實造價水平的的反映也就越準確。在項目前期，基于現實中的情況，決定了不能將估算進行到概預算的程度。對此，應當探索出一種全新的途徑，在估算中利用一種近似與概預算的方式，以便對項目前期估算所面臨的問題進行解決，從而使投資估算的準確性得以提高。總體上來說，結合辦公、倉儲、生產等不同的建筑功能，項目所在地的地址、環境、氣候情況，以及投資人的具體要求類似功用建筑構造等信息，對項目模型進行創建。通過這種方式，細化工程的主體結構，使之成為分項工程，然后利用分項工程的綜合單價，對建筑工程進行投資估算。在實際操作中，應當先對主體結構形式加以確定，結合建筑功能、地質條件、結構形式等。同時確定類似建筑的基礎形式，例如獨立基礎、樁基礎、滿堂基礎、帶形基礎等。之后確定地面以上的結構形式，例如砌體結構、鋼筋砼框架、鋼結構等。綜合這些因素，對建筑的裝飾和結構加以確定，從而進行建筑模型的構建。下一步需要對分部分項工程進行列舉，土建工程分基礎、土方，建筑分布、門窗分布、裝飾分布、結構分布等。結合各方的經驗、資料、信息，使其達到具體化。然后對每一個分項工程進行分項綜合單價的估算，從而形成最終的建筑工程估價。

2.具體方法。

2.1概略估算。在概略估算類算法當中，只要包括生產能力指數法、比例估算法、系數法、單位生產能力估算法等方法。其中，生產能力指數法和單位生產能力估算法在實際運算中，對于擬建項目靜態投資的粗略估算，是以投資額、類似項目生產能力作為基礎的。比例估算法就是分項比例估算的方法。系數法則主要包括朗格系數法、主體專業系數法、設備系數法等。此兩種方法在實際應用過程中，估算基數選取的是主要設備購置費、主體專業工程費等。

2.2指標估算。在建筑工程投資估算當中，指標估算類方法是最為常用的。它將建筑工程項目縱向劃分為單位工程或單項工程，橫向劃分為安裝工程、設備購置、建筑工程等。然后對各個單項工程和單位工程的投資按照相應的投資估算指標進行估算。以此為基礎對項目工程費用進行匯集，然后對基本預算費和其它一些費用根據相關固定進行估算。最終形成擬建項目的靜態投資估算。

四、結語

篇10

摘要：工程造價估算是招標投標中的重要一環，探尋一套快速、簡捷、實用的工程造價估算方法已經成為建筑行業的迫切需要。為了建設工程造價估算技術的發展及文聯面臨的問題，提出在建設工程造價估算技術系統中應用人工神經網絡技術來提高估算精確度，并且給出系統的設計模型。

關鍵詞：人工神經網絡；工程造價；造價估算

人工神經網絡（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網絡（NNs）或稱作連接模型（ConnectionistModel），它是一種模范動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網絡具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入－輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，這種學習分析的過程被稱為“訓練”。

一、神經網絡的建立

雖然人們還并不完全清楚生物神經網絡是如何進行工作的，但還是幻想能否構造一些“人工神經元”，然后將這些神經元以某種特定的方式連接起來，模擬“人腦”的某些功能。

在1943年，心理學家W. McCulloch和數學家W. Pitts合作，從數理邏輯的角度，提出了神經元和神經網絡最早的數學模型（MP模型），是神經網絡研究的開端，更為后面的研究發展奠定了基礎。經歷了半個多世紀，神經網絡度過了萌芽期、第一次期、反思低潮期、第二次期、再認識與應用研究期五個階段。目前，神經網絡已成為涉及多種學科和領域的一門新興的前沿交叉學科。

神經元分為分層網絡和相互連接型網絡。所謂分層網絡，就是一個網絡模型中的所有神經元按功能分層，一般分為輸入層、中間層（隱含層）、輸出層，各層按順序連接，隔層之間均采用的是全互連接，但對于同一單元間，不互相連接。分層網絡可細分為簡單前向網絡、反饋前向網絡和層內互相連接的網絡。人工神經網絡結構是一種多層的網絡結構，一個典型的前向網絡。

某個神經元 j 的輸入―輸出關系為

其中，θj為閥值，ωji為連接權，f(•)為變換函數，也稱活化函數(activation function)

對于人工神經網絡模型，我們只可能在某種程度上去描述我們所了解的情況。同樣，人工神經網絡也只可能是在某種程度上對真實的神經網絡的一種模擬和逼近。

二、在工程造價中的運用

成都市工程造價計價模式后選取了基礎類型、結構類型、工期、層數、建址、層高、內裝修、門窗、單位造價等10個影響工程造價和工程量的特征作為模型的輸入?？紤]到各個工程中門和窗數量差別很大為提高估算的精度我們把門數量和窗數量作為輸入，其數量在工程施工圖紙上很容易查得，不需作復雜的計算。對于其他文字性表達的工程特征需轉變成數字后作為網絡的輸入。

很明顯的看出，測試樣本總體誤差率比較小，平均誤差為283%，基本滿足估算要求，隨著工程資料的不斷積累，選取有代表性的數據作為樣本，誤差將不斷縮小。

意義：

通過這次研究，我們了解了人工神經網絡的基本原理，即通過誤差反向傳播建立多層前饋網絡的學習收斂過程,該過程主要包括三個層次,即輸入層、隱含層和輸出層。在訓練中通過計算輸出值與期望值之間的誤差,來求解輸出層單元的一般化誤差,再將誤差進行反向傳播,求出隱含層。并了解了基于人工神經網絡之上的建設項目的投資估算模型，了解了平滑指數法、類比系數法、模糊數學估算法的基本原理與其自身的優勢與不足，也讓我們更深刻地認識到，人工神經網絡，作為90年代逐漸被運用的人工智能技術之一，能像一個經驗深厚的造價師，根據工程類型、特征及其相關情況,結合數據和經驗,準確的估算出其造價。我們也通過計算驗證了模型的可行性。對于我們從事建筑造價的大學生來說，是一次難能可貴的研究機會，能夠較深層次的了解行業中的專業知識。隨著中國改革開放和市場經濟的不斷深入，中國建筑企業在面臨很好的機遇的同時，也面臨著嚴峻的考驗?，F在的市場競爭機制已表現得越來越明顯，他要求我們提高效率，盡快拿出自己招投標方案，但是傳統的預算方法以及現行的計算軟件都必須花費較長的時間才能計算出結果，而且計算的結果準確度還不是很高。怎樣解決這個問題，成了建筑界的熱門話題。同時作為建設方的業主，他們同樣對快速預算很感興趣。因為確定工程造價是建設工作中十分重要的一環，在不同階段有著不同的方法。如建設前期的工程造價估算、初步設計階段編制概算、施工圖設計階段編制預算，特別是建設前的估算是我們工作的重點，因為它是我們進行成本控制的起點。對于建設單位而言，它們不僅能在進行設計招標之前大致確定該工程的造價，而且還能在工程施工招標前定出合理的標底?？梢娍焖兕A算有其很現實的發展研究背景。近幾年許多學者都在這方面努力探索，并取得了很好成果。 神經網絡和模糊數學的快速發展應用為工程快速預算提供了很好的思路。我們通過查閱資料了解了模糊數學和神經網絡的結合原理，認識了基于模糊神經網絡和工程預算原理的工程快速估價的模型，并通過住宅建筑估價模型的建立，說明模型的實現方法且驗證其實用性。這次研究對于行業經驗不足的我們十分寶貴，我們通過書籍等資料更加全方位的了解了我們未來所講從事的行業的知識，為我們以后的工作做了良好的鋪墊，積累了寶貴財富，我們將在了解這些專業知識之后熟練地運用，以更好地促進行業的發展。（西華大學；四川；成都；610039）

參考文獻：

① 汪應洛、楊耀紅，工程項目管理中的人工神經網絡方法及其應用［J］.中國工程科學.2004,6(7):26-33.

② 袁曾仁，人工背景：神經網絡及其應用［M］清華大學出版社，1991