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摘要：在我国经济不断建设不断发展下，建筑行业作为我国经济发展中的重要支柱产业，逐渐走上国家化道路。因此，加强对建筑工程项目的造价管理就显得十分重要了。本文就对工程项目造价估算模型进行探讨，并对其应用进行分析，以为工程建设提供重要的依据。
关键词：工程造价；估算模型；研究应用
1 前言：
在现代市场经济不断发展下，工程造价在工程项目中所起到的作用也是越来越大，因此，必须加强对项目管理的改善。在项目实施中，工程项目造价是贯穿于整个工程全过程中的。然而在工程造价估算的过程中，受到诸多不确定因素，工程概况的模糊性影响，使得造价估算的不准确性。然而模糊数学在工程造价估算中的应用，便能有效的解决其模糊性问题。下面就对其进行探讨。
2 建筑工程造价估算的概述
2.1 建筑工程造价估算的重要性
建筑工程造价估算作为建筑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，建筑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，同样是建筑工程施工成本控制的起点，因此，实现建筑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，建筑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，建筑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。
2.2 传统建筑工程造价估算中存在的问题
尽管工程造价估算在建筑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，在传统建筑工程造价估算中还存在一系列的问题，其中我国传统建筑工程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。
3 建筑工程造价估算的数理统计模型
在建筑工程造价估算方法中，数理统计模型是其中主要估算模型之一。数理统计模型是根据以往工程的历史资料进行分项统计、回归分析，通过统计和分析可以从中找出工程数量或者工程造价与某个单项因素或者诸影响因素之间的函数关系。这种函数关系可以表现为以下形式：
Eij=b1f1（z1）+b2f2（z2）+b3f3（z3）+…
式中Eij——第i章第j节的工程数量或工程造价；
bk——第k项影响因素的影响系数；
fk——第k项影响因素的隶属函数；
zk——第k项影响因素的取值。
通过采用数理统计模型对建筑工程造价进行估算，也可以清楚地看出各种影响因素对工程数量和工程造价的影响程度。利用这种方法使造价的估算更加方便，计算量也相对较小。
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4 建筑工程造价估算的模糊数学模型
在建筑工程造价估算中，模糊数学模型是其中主要的估算方法之一。利用这种模型主要是通过确定特征向量和计算工程间接特征的对比，形成模糊隶属度和贴进度，然后通过从多个造价的典型工程中找出待估工程的数个类似工程，最后就利用这种类似工程的造价构成原始的资料，将某种可行的预测技术与模糊数学的某些方法进行有效结合，对未估算的工程进行造价估算。
利用这种方法对建筑工程造价进行估算，通过对模糊信息进行处理，可以使当前工程和已经建设完工的工程之间的相似度进行定量化，这也是估算工程造价的主要依据，因此，这种方法是有一定可行性的。但是，这种方法并不是适应所有的建筑工程造价估算，因此它不能准确反映出工程造价的实际变化特性，因此，要想保证建筑工程造价估算的准确程度，还应将每个工程建造年价考虑在估算之中，当然，在物价处于相对稳定时期也应将年价考虑在内。
5 基于神经网络的工程造价估算方法
从神经网络数学理论的研究和分析可以看出，基于神经网络的工程造价估算方法是不需要建立精确的计算方程和规则的，因为神经网络是由大量处理单元（神经元、处理元件、无电元件等）广泛互连而形成的网络，并且它是一个非线性动力学系统，其主要特色是储存方式是分布的，在处理数据过程中使用的处理方式是协同处理，自适应学习也是其特色之一，它可以通过直接使用样本数据来实现输入层和输出层之间的非线性映射，所以，这种估算方法主要解决无法建立精确数学模型而又容易受数据样本影响的问题。这正好与工程估算如出一辙。
这种方法与前面两种估算方法不同，基于神经网络的工程造价方法是通过实例训练学习来确定模型的权重，这样可以有效避免某些方法的人为计取权重的主观影响，计算起来也是非常方便的、准确的，若想快速估算工程造价，这种方法是非常适合的。与此同时，通过采用这种估算方法，在估算造价时隐性考虑了不同时期的主材价格，从而使造价更加符合实际情况。但是，基于神经网络的工程造价估算方法也有其缺点和局限性，这些缺点和局限性主要表现在工程特征的选取和训练样本的选取上，并且这两方面的选取工作，在现阶段还只能拼接经验来完成，对于理论的指导也是相当缺乏的，所以，这种现象很容易导致个别输出目标值与实际值形成明显的偏离。
此外，建筑工程造价估算是在投资阶段进行的，又因为在这一阶段中工程资料掌握程度的严重制约，大多数的工程信息的确定都是不准确，不详细的，因此，在建筑工程造价估算过程中无论采取哪种方式都存在明显的缺陷，经过专家和相关技术人员的长期研究，特别提出基于案例推理的方法，以期对建筑工程造价估算方法予以完善。
目前为止，各种工程造价估算方法之间都有相互通用之处，基于案例推理的方法可以运用模糊数学的估算方法，对尚未估算的工程造价和典型工程造价估算方法之间的相似性做好定量计算，从而实现工程之间结构和构造的相似性反映工料机配备的相似性，进而体现出工程造价问题的模糊性特点，以达到减少资金时间价值因素对工程造价产生的影响。此外，基于案例推理方法与神经网络方法有些地方是较为相似的，例如，这两种方法在处理非结构化信息的时候都具有一定的优势，并且在案例推理过程中可以加强实用性方面的考虑，这样推理出来的效果就不会受制于样本信息的选取。从案例推理方法本身来看，其在实际应用中所体现出来的优点较多，例如：利用这种方法对建筑工程造价进行估算时，可以较好地兼顾工程造价估算对反应快速和结果准确两方面的要求，并且在处理实际问题时，还能够融合各种方法的特点，最主要的优点就是这种方法的使用可以同时克服上述方法中的缺点，同时适用于建筑工程造价的估算，对工程造价估算的有效控制也发挥了其作用。
6 结语：
运用简便、科学、准确、易算的工程造价估算方法，对于加强工程投资管理、工程建设的顺利完成及工程造价控制具有积极的意义。经过本文对工程造价估算模型的应用分析，希望对相关从业者有所帮助。
参考文献：
[1] 胡伟勋. 工程造价估算模型研究与应用[J]. 中南林业科技大学学报，2011，（08）
[2] 陈一飞，唐祥忠，李芳成. 基于实例推理的工程造价估算知识重用模型[J]. 计算机应用研究，2011，（08）.
[3] 胡伟勋. 基于GST的工程造价预测模型理论研究[J]. 中南林业科技大学学报，2011，（04）.
论文作者:金辉
论文发表刊物:《基层建设》2015年26期供稿
论文发表时间:2016/3/22
标签：工程造价论文; 建筑论文; 工程论文; 方法论文; 造价论文; 模型论文; 神经网络论文; 《基层建设》2015年26期供稿论文;