地统计学与支持向量机相融合的建筑工程造价预测

为了精确对建筑工程造价进行预测,根据建筑工程造价数据间的时间相关性和非线性变化特点,构建了地统计学与支持向量机相融合的建筑工程造价预测模型.首先收集建筑工程造价数据,然后根据建筑工程造价数据的时间相关性,采用地统计学估计时间序列的嵌入维数,构建建筑工程造价的学习样本,最后通过支持向量机建立工程造价预测模型,并通过实例对性能进行测试与分析.结果表明,本文模型可以有效拟合建筑工程造价数据时间相关性,获得高精度的建筑工程造价预测结果,而且结果要明显优于其它模型.     

建筑工程造价的模糊神经网络确定

研究建筑造价准确估计问题,传统的建筑工程造价估算的方法,存在着各种不同的缺陷,难以获得准确的估价结果。在对影响建筑工程造价特征因素进行分析的基础上,将模糊数学与BP神经网络进行了有机的结合,构造了模糊神经网络的建筑工程造价估算模型,模糊神经网络可从样本数据中提取模糊规则,减少了计算量,将隶属度加入网络模型中,增强了模型的学习能力,有效地提高了估算精度。     

电力工程造价的随机权深度神经学习估算方法

为了实现对电力工程造价高效、精确的估算,提出了一种电力工程造价的随机权深度神经学习估算算法（Random Weighted Deep Neural Learning,RWDNL）。通过构建外权随机的带有小中间层的多隐层神经网络模型,利用神经网络深度学习实现了对海量数据有效特征的提取以及电力工程项目造价估算。数值仿真实验结果表明该方法使工程造价估算精度和速度大大提高,可获得令人满意的泛化能力。     

建筑工程造价管理控制措施

建筑工程造价是建筑工程项目管理的一个核心内容,由于工程造价的控制效率直接影响建筑工程的经济效益,工程单位应做好造价控制工作,对各个环节的成本投入严格控制.施工阶段工程造价的确定与控制贯穿于项目施工的各个环节.只有合理地确定和有效地控制工程造价,才能实现既定的各项目标,才能最大限度地有效控制工程造价,实现较为理想的投资效益.     

论建筑工程造价的控制与管理

建筑工程的造价控制与管理是建筑工程建设环节,也是建筑工程项目过程中的一个难点.本文就工程造价管理的定义及现状、管理的意义、管理的方法措施等几个方面展开讨论并详细研究,希望为建筑工程项目造     

建筑工程造价特点及动态控制实施方法研究

在新的发展形势下,建设工程造价的动态控制具有多方面的影响因素和广泛的特点。因此,本文从项目成本管理动态管理的需求出发,介绍了项目成本管理的含义,分析了项目成本管理的特点,解释了项目成本管理现象。建设项目的动态成本管理。并将 BIM5D 技术作为创新应用于建筑工程造价动态控制,进一步探索建筑工程动态造价控制的实施和优化,为工程造价动态控制提供有效参考。     

基于微观分析数学模型的光伏电站建设工程成本控制

建筑工程项目在实际施工过程中受多种因素的影响导致工程造价评估不精确。为此,提出了一种以数字化方式创建光伏电站设备虚拟数学模型的方法,这种方法能够进行设备成本数据的反馈,具有融合微观数据分析和优化决策的功能。电站建设过程中,实现传统设备与数字化成本的转换能够大大增强了工程建设成本的数字化和可视化,满足光伏电站建设的有效经济成本控制。此外,基于灰色关联分析和案例推理构建了工程成本估算模型。通过试验,所提出的方法大大提高了建筑工程造价评估能力。     

我国工程造价管理的发展趋势及对策

随着建筑行业的不断发展,工程造价管理愈加受到社会各界的关注和重视。其是指建筑工程项目的施工目标在完成后所作出的成本造价以及估算工作,由国家宏观管理以及建筑企业微观管理共同构成。政府部门可通过制定法律法规来监管建筑行业市场,维持行业内的竞争秩序,以避免建筑市场大幅度的价格变动引起社会性心理恐慌。对此,还需要根据实际情况做好工程造价监督工作,尽可能维持市场运转,助推工程造价管理持续性发展。     

浅谈建筑工程各阶段工程造价的有效管理与控制

建筑工程的造价管理与控制是建筑工程管理中非常重要的一环,其能够有效的控制建筑工程在各阶段的造价成本。现阶段我国经济发展的速度从高速转为中高速,越来越注重发展的质量,这就需要结合发展供给侧结构性改革,抓好各领域的产业结构转型。供给侧结构性改革反映到建筑工程企业层面,就需要其在合理控制造价成本的基础上进一步高品质的完成建筑工程建设。本文以工程造价管理与控制的现状作为切入点,重点阐述了建筑工程在各阶段如何有效管理与控制工程造价。     

神经网络在工业厂房造价估算中的应用研究

在工程估价领域的研究中,利用神经网络进行工程造价快速估算,并取得了一定的研究成果。但是真正应用于实际的不多,取得很好效果的更少,神经网络的设计,对训练方法、因素的选择都会影响实际应用效果。为快速提供企业经验数据,根据神经网络原理和工业厂房造价估算的特点,设计了一个基于BP算法的工业厂房造价快速估算神经网络模型,并对样本选取、特征因素确定及处理等关键问题进行了分析。经仿真训练和验证,表明精度能满足要求,最后把训练得到的知识应用于实际,取得了预期的效果。     

RS-IPSO-BPNN模型在建筑工程估价中的应用

针对一般建筑工程估价问题的复杂性,融合粗糙集理论、粒子群算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的建筑工程估价模型--基于粗糙集理论、改进粒子群算法和神经网络算法集成的建筑工程估价模型。利用粗糙集理论对影响建筑工程造价的因素进行约简,优化BP神经网络的输入变量;利用一种带收缩因子的改进粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法有效地增强了BP算法对非线性问题的处理能力,同时提高了BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。选取湖南某市工程案例进行实证分析。研究结果表明,新的算法模型能够以工程特征为依托,科学客观地评估建筑工程造价,具有较高的实际应用价值。     

基于BIM 和挣值法的地铁车站5D 应用探讨

目前地铁工程在我国发展迅速,许多大中城市有建设地铁的需求。地铁工程成本 大、工期紧,优化进度和成本联合管理是非常必要的。BIM 技术由于其特有的优势,其在工程 项目中得到不断的研究和应用。但目前在地铁工程中,BIM 主要应用于模型建立、检查碰撞、 施工模拟等方面,在其他方面的应用研究还较少,并且各方面的应用相互独立。基于BIM 技术, 根据进度-成本的综合管理方法——挣值管理方法对某地铁车站工程进行3D+进度+成本的综合 施工管理应用,实现了施工过程的可视化管理以及进度和成本的跟踪管理,评估项目的实际实 施情况并及时调整,为计划的完成提供保障。拓展了BIM 技术在地铁工程中的应用,尝试了 BIM 技术在地铁工程中的综合管理应用。     

A two-stage support vector regression assisted sequential sampling approach for global metamodeling

Support vector regression (SVR), as a promising surrogate model, has been widely used to approximate expensive simulations in engineering design problem. To build a SVR model accurately and efficiently, a two-stage support vector regression (TSSVR) assisted sequential sampling approach is proposed in this paper with the consideration of SVR’s two unique features. In each sampling iteration of TSSVR, two SVR models are constructed successively based on the same training data. As for the first feature that only support vectors (SVs) have impact on the construction of SVR, the first-stage SVR with lower ε precision is built to prescreen some important samples as current SVs. As for the second feature that SVR model does not completely go through the samples, the second-stage SVR with higher ε precision is built to calculate the prediction errors at the SVs without any other computational cost, and the prediction errors are used to approximately measure the accuracy of the local regions around the SVs. Moreover, to describe the local regions around the SVs, the design space is partitioned into a set of Voronoi cells according to the current samples before prescreening SVs from the sample points. Then a new sample can be exploited in the corresponding Voronoi cell with the largest prediction error. In the next sampling iteration, the Voronoi cells and SVs are redefined. As the change of the local cell with the largest prediction error, global exploration is achieved. Finally, the proposed approach is validated by seven numerical examples and an engineering example. An overall comparison between the proposed approach and some other methods demonstrates that the proposed approach is efficient and suitable for engineering design problems involving computational-expensive simulations.     

基于GIS+BIM的滇中引水工程数字场景构建研究

本文以云南省滇中引水工程为例,采用GIS+BIM数字化技术,对滇中引水工程数字化场景构建技术进行探索,旨在为长距离引调水工程的数字孪生底座构建提供可行的技术路径。通过GIS三维模型构建、BIM模型构建及模型集成的研究,对比了主流的GIS三维建模高精度数据的采集和处理技术,阐明了三维GIS大场景搭建、工程实景三维模型建立、多类型引水建筑物建模的方法,同时提出了工程数字化模型集成的成套技术路线,采用新一代三维驱动引擎,通过投影变换算法实现长距离不同工程坐标系下BIM模型在标准GIS球面场景中的无缝拼接,达到全线模型的集成,构建了工程三维应用的数字化基础,可为水利工程数字孪生建设抛砖引玉,提供建设指引。     

Construction of high embankment dam material flow equilibrium system

As high embankment dam engineering is often large-scale, how to achieve equilibrium of material flow is a critical factor affecting the construction progress of embankment dam engineering and an important approach to save resource and reduce construction cost. The paper establishes a material flow equilibrium system (EDMFES) that is applicable to embankment dam engineering and has traffic network assistant analysis function and presents in detail the embankment dam static flow equilibrium model. The system is applied to a Chinese national key project and the outcome demonstrates that the system is applicable to various types of Chinese high embankment dam engineerings and can provide material equilibrium scheme in accordance with basic data and requirements of the project supplied by the user.     

卓越软件工程人才产学研用培养新模式的探索与实践

行业对卓越软件工程人才的需求要求高校不断探索创新人才培养模式。本文首先阐述了产学研用合作培养专业技术人才新模式的思路,然后以服务工程(大型主机)质量工程特色专业方向建设项目为案例,全面介绍了新模式的设计、构建及实践,给出了一个称为全过程人才培养的新模式。     

长距离引调水工程建设期BIM技术应用研究

针对长距离引调水工程建设期线路长、现场监管难、参与方多、沟通难等问题,以滇中引水工程建设期为例,根据项目特点及管理要求,建立BIM标准体系,创建建设期BIM模型,实现BIM协同,进行施工模拟及可视化交底。应用BIM技术实现电子沙盘及虚拟漫游,并通过BIM模型将建设期数据整合挂接至“智慧滇中引水”建设管理信息系统,融合GIS技术,进行工程建设辅助管理及文明施工监管,从而对安全质量、投资控制、进度管控、施工形象、现场监控等工程建设期核心内容,进行协同监测及管控并实现可视化图表展示,落实工程建设期的标准化和规范化管理,为BIM技术在长距离引调水工程的应用提供参考。     

基于软计算的电力线路工程造价预测模型

采用软计算和数据挖掘技术来解决电力线路工程造价问题,提出了一种工程造价的智能预测模型.首先根据工程造价的专业要求对搜集的实际历史数据进行预处理,并应用包装算法优选属性使数据结构符合建模要求,然后采用基于神经网络集成的模糊系统构建工程造价的预测模型,在建模过程中,利用实验对比方法对模型参数进行了优选.最后在Matlab平台上对该模型进行了仿真,实验结果说明该模型在预测准确性及泛化能力上优于BP网络.模型对于工程建设业主方控制初期的投资规模具有一定的指导意义,也能为电力部门在历史工程的基础上形成客观全面的工程造价经验提供辅助手段.     

一种软件功能测试成本估算模型及其应用

软件测试是软件工程的一个重要阶段。在软件测试工作开展以前,恰当的估算软件测试的规模及成本,将使软件产品的质量得到大幅提高。提出一种基于算法模型的软件功能测试成本估算模型,给出了模型中参数的初步校准值,并在实践项目中进行了应用。实践表明,该模型在实践中可以较好地估算软件功能测试规模及成本,为测试计划的制定及测试工作的开展,起到积极作用。