吴立之[1]2003年在《工程投资估算的新方法》文中进行了进一步梳理建筑业的改革，要围绕缩短工期、降低造价、提高工程的质量和投资的效益来进行。投资估算在建筑工程中有着非常重要的指导意义，投资估算的准确性直接影响到项目的投资决策、基建规模、工程设计方案、投资经济效益，并能直接影响到工程建设能否顺利进行。因此，依据科学有效的方法，客观、正确、快速进行预测工程估算，将会带来巨大的经济效益和社会效益。 投资估算方法的确定在我国工程建设领域起步较晚，计算体系尚不健全，许多方面的研究还处于初始阶段，而在国外尚属发展深化阶段，许多分析方法还处于探讨阶段，各种投资估算方法各有利弊，有待于进一步完善。 本论文试图运用模糊数学的基本理论以及计算机知识等，参考国内外该领域先进经验，重点解决隶属函数的确定，投资估算分析中一些重要参数及有关权重的确定，建立分析模型，同时进行实例验算，验证和修正模型。 工程建设投资估算目标的确定是既要有先进性，又要有实现的可能性，若目标水平定得过低，则对建设者缺乏激励性，目标形同虚设；若目标定的太高，则建设项目立项时投资就可能留有缺口，使项目投资控制成一纸空文，因此，制定科学、有效、快速的投资估算是十分必要和重要的。
邱兆红[2]2010年在《基于案例推理的建设项目咨询系统研究》文中研究表明近年来,随着计算机网络技术的发展,人工智能技术在建设项目管理中的应用成为人们研究的热点。基于案例推理技术是人工智能领域新兴的重要推理技术,它是通过访问查找案例库中过去同类问题的求解方案从而获得当前问题解决方案的一种推理模式,特别适用于难于用数学模型描述而对经验要求较高的领域。基于案例推理解决问题的基本思路与项目管理实际工作中秉持的思想不谋而合。在建设项目管理中,以往项目中所获得的知识和经验对新建项目发挥着重要作用,项目管理者需要依赖过去的经验知识创造性的解决当前问题。可见,基于案例推理可以较好的应用于建设项目管理领域。鉴于此,本文将基于案例推理与建设项目管理相结合,进行了以下研究：首先,在介绍了基于案例推理技术的相关概念、推理流程的基础上,提出了适用于建设项目管理的案例推理机制,建立基于案例推理的建设项目咨询系统模型。重新提取建设项目的重要特征属性来表达项目并建立案例库；运用动态层次分析法确定案例检索属性权重；通过索引与比较检索相结合的混合策略检索相似案例；采用人机结合的调整策略调整相似案例的解决方案,并提出了新型的案例学习规则。其次,运用LabVIEW8.5与SQL Server2005技术开发了基于案例推理的建设项目咨询系统应用程序,并将其应用于投资估算及工程咨询服务选择领域,结合实例验证了系统的有效性,该系统可以为项目投资决策提供参考依据。再次,提出了与基于案例推理系统相适的系统评价模型。建立了系统评价指标体系,利用层次分析法确定评价指标权重后,利用模糊综合评判法对案例推理系统进行评价。通过模拟详细说明了该模型在建设项目咨询系统中的评价过程。最后,搭建了基于B/S的建设项目咨询系统框架。运用网络技术实现了建设项目咨询系统的部分功能,试图构建一个兼具准确性、权威性、通用性、实用性和易操作性的建设项目咨询系统,真正实现信息资源共享。
汪皓, 杨华舒, 胡应庭[3]2012年在《基于模糊指数平滑法构建水利工程项目投资估算模型——以云南省待建F水电站项目为例》文中研究表明投资估算方法是工程界的研究热点之一。以若干已建的相似工程项目为依据,采用指数平滑法,结合模糊数学对工程项目的投资进行预测。确定了特征元素,分析了相关参数,提出了水利工程项目投资估算模型及测算方法,并以工程项目实例验证了其准确度。该模型对于水利工程项目投资决策具有较高的参考价值。
周莉[4]2007年在《建筑工程项目造价估算模型研究》文中指出长期以来,我国工程建设投资存在着不少问题,由此给国家和投资方带来了很多损失,时至今日,加强投资控制已成为工程界各方的共识。而投资估算是直接影响投资控制的一个关键性因素,寻找合适的方法,较好地解决工程投资的估算问题就成了当前重要的研究课题之一。本文利用维像建模的方法,基于工程特征和工程造价之间的非线性映射关系,.将人工神经网络的非线性映射能力,自学习能力与模糊数学的贴近度思想相结合,构建了一种基于工程造价信息库支持的造价估算模型,并应用于建筑工程项目进行实例验证。为避免以往人工样本选择时的主观误差,本文采用模糊数学的贴近度思想进行样本选择,实现了对工程信息定性描述的量化处理,将样本选取过程人工智能化,使运用电脑在工程造价信息库中大规模的样本筛选成为可能,并在此基础上,对类似工程指标体系的建立,特征因素的量化,数据处理等方面进行了实践方法研究。针对BP神经网络在实际应用中会出现网络结构庞大,收敛缓慢,泛化能力不佳等缺陷。本文引入关联度分析方法优化了网络结构,运用附加动量项和学习率自适应提高了网络的收敛速度,避免陷入局部最小,并基于网络集成的方法修改了误差函数,以提高网络的泛化性能,从而使整个模型更具有实际应用价值。
樊毅[5]2012年在《基于模糊数学方法的输电线路工程造价估算研究》文中研究指明在电网建设中,如何快速准确对输电线路的工程造价进行估算不仅仅是造价管理的一个核心问题,也是辅助工程决策的一个核心问题。由于输电线路建设项目以下几个显着的特点：在地域上其范围比较广、在设计条件上存在差异较大、存在的不确定因素比较多,这几个特点对输电线路的设计、施工、运行都带来了较大的困难,并提出了较高的要求；此外,针对输电线路工程自身来说,由于输电线路建设项目其目标具有较强的针对性,工程本体规模根据其输送容量和电压等级的要求就能够基本予以确定,这也使其灵活可变性变得比较差,这样一来对整个项目的延续性带来麻烦,同时对项目的能够被回收的可能性带来一些困难。本文针对上述各种问题,在综合国内外对工程造价的研究成果上,借鉴国内外工程造价的理论基础和实践成果,结合相应的文献资料,运用模糊数学理论,再结合输电线路工程项目的实际情况,通过已完工输电线路工程项目的特征向量,然后建立隶属函数,计算出已完工工程项目与待建工程项目的贴近度来估算待建输电线路工程项目的工程造价。最后,根据贴近度原则,按照从大到少的降序方法将贴近度进行排序,选择最大贴近度的前叁个作为典型项目,应用指数平滑法建立评估模型,最终实现对工程项目快速而准确的造价估算。
胡伟勋[6]2008年在《基于GST的工程造价预测模型研究》文中研究说明对一项工程的造价进行既快又准确地预测,对业主、受业主委托的咨询机构以及投标者来说,都是一件至关重要的工作。在工程建设的每个阶段,业主都要预测拟建工程的全部预期价格,据此确定标底、评标与定标；对于投标者来说,工程造价预测则是决定投标成败以及在工程实施过程中能否盈利的关键。传统的预测方法和预测模型有很多种,但这些方法在一定程度上存在局限性和不全面性,目前还不能完全满足工程造价预测的需要。如定性预测方法,它是以掌握了大量信息资料和直观材料的基础上,再请专家分析预测,而在实际工程项目中,材料价格很难预测准确。对历史信息资料的收集,由于现阶段我国多数建筑企业还没有建立自己的信息库,即使有也还不完善或更新升级的速度太慢,所以完全达不到资料共享、信息互通的目的。在历史数据不全,又要求较快较准确的预算工程造价情况下,运用灰色系统理论(Grey System Theory,缩写为GST)来对工程造价进行预测计算较为合适。灰色系统理论的特色是研究“小样本”、“贫信息”这类不确定性问题。其基本准则是“有限信息空间”、“最少信息”。目前,运用灰色系统理论进行工程造价预测的研究较少,有也只是对工程总造价进行GM(1,1)单一数列预测,而工程总造价由几块构成,单一数列预测不够全面,如果采用灰色系统理论的GM(1,N)来预测则更加合适。GM(1,N)模型将某一系统各因素的动态关系找出,了解整个系统的变化及各环节的发展变化。它属于系统的综合研究,是由多个行为变量形成的灰微分方程组,预测多个行为变量的发展变化。本文结合工程造价构成实际情况,建立了工程造价GM(1,N)预测模型,并在工程实例中运用,经检验,预测模型的精度达到要求,完成了预测的目的,具有一定的应用价值。
参考文献：
[1]. 工程投资估算的新方法[D]. 吴立之. 大连理工大学. 2003
[2]. 基于案例推理的建设项目咨询系统研究[D]. 邱兆红. 大连理工大学. 2010
[3]. 基于模糊指数平滑法构建水利工程项目投资估算模型——以云南省待建F水电站项目为例[J]. 汪皓, 杨华舒, 胡应庭. 项目管理技术. 2012
[4]. 建筑工程项目造价估算模型研究[D]. 周莉. 中南林业科技大学. 2007
[5]. 基于模糊数学方法的输电线路工程造价估算研究[D]. 樊毅. 华北电力大学. 2012
[6]. 基于GST的工程造价预测模型研究[D]. 胡伟勋. 中南林业科技大学. 2008
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