基于灰关联的PSO-BP神经网络的高层住宅造价估算

针对高层住宅工程造价管理的难点及传统造价估算方法存在的不足,采用灰关联分析与粒子群优化的 BP 神经网络相结合的方法,以高层住宅工程特征指标为网络的输入向量,达到快速、准确地估算高层住宅工程造价的目标。借助文献回顾法与灰关联分析法系统地确定工程特征指标体系并作为神经网络的输入向量;引入 PSO 算法优化 BP 网络的权值及阈值,解决网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。并通过实例验证构建的模型,提高了前期决策阶段造价估算的精确度,实现了快速估算     

基于TOPSIS法的住宅窗户节能方案评选

围护结构是住宅建筑能耗构成中的首要因素,而窗户能耗则占到了围护结构能耗的40％左右,窗户节能是提高建筑节能最有效的途径之一。本文从窗户的窗框材料、玻璃类型和开启方式等构成要素的角度,结合窗户的冬季保温吸热、夏季通风隔热的要求进行分析,建立了窗户节能性的评价指标体系;并运用TOPSIS法结合G1赋值法,对住宅窗户的多个节能方案进行了优劣比选。实例验证表明该方法科学实用,可为建筑节能实践工作提供参考。     

灰土挤密桩适用桩间距的工程分析

结合铜川地区的地基处理实践,在保证相同技术效果的条件下,考虑经济效益、施工难易等因素,给出了不同类别湿陷性黄土的灰土挤密桩适用桩间距的推荐值,为类似地区湿陷性黄土的处理提供了参考依据和技术支持。     

基于综合进展率的GM(1,1)进度控制模型及其应用

首先介绍了宝钢进行进度控制的参数——综合进展率,该数据具有宏观性和直观性.综合进展率可以较准确的从多方面综合反映工程进展.然后以实际综合进展率为原始数据,建立灰色GM(1,1)模型进行进度预测,并进行了模型的通用性检验.最后使用MATLAB语言编程实现.通过实例验证,得出了灰色GM(1,1)模型具有很好的适用性和易操作性的结论,并认为以该模型得到的预测值为依据进行业主的进度控制,易于保证大型冶金项目建设进度目标的实现.     

定型大钢模板体系在高层建筑施工中的应用

以某高层住宅楼工程为研究背景,介绍了定型大钢模板体系在该工程地上部分剪力墙结构中的应用情况;并从模板选型、节点处理、特殊部位处理以及质量控制措施等方面,详细说明了定型大钢模板体系相关应用技术。施工结果表明,定型大钢模板体系具有通用性强、结构合理、混凝土墙面成型后表观效果好等优点,具有较好的综合经济效益及应用前景。     

房地产投资中风险型决策方法的应用研究

房地产投资决策是一种风险型决策,投资者在决策时,需要根据历史资料或个人经验,预测未来房地产的市场状态,估计直接影响经济效益的各种技术经济数据。这种预测和估计往往带有一定的主观性,不能准确反映客观情况,就有可能造成决策失误。以实际问题为背景,运用贝叶斯决策法与期望效益决策法相结合的方法,提出了一种在房地产投资风险决策选择方案的新思路。     

工业厂房设备基础改建项目设计与施工

以西安建筑科技大学东校区原1,2号厂房基础改造项目为研究背景,针对不同形式的设备基础,采用包括植筋技术在内的不同处理方法,将原有设备基础改造为教学楼基础。解决了旧设备基础改造再利用过程中的关键问题。     

装配式剪力墙结构组装进度的关键影响因素分析及应用

装配式是建筑工业化的基本实现方式,但在施工现场其快速生产的优良特性并未得到完全彰显。以现场实践为基础,归纳了装配式剪力墙结构的主体施工流程,据此建立了其组装进度影响因素的指标体系;引入区间数与层次分析相结合的理论,量化了各影响因素指标,对各指标进行了重要性排序;明确了可能度大的关键影响因素,并给出了相应的控制措施。通过实例验证,该方法合理有效,可操作性良好,有利于科学指导装配式结构的组装施工。     

基于时间参数表的RSM图绘制方法

RSM图是开展重复性建设项目进度控制与优化的基础,但现有绘制方法还不够理想。确定各工序系的最佳执行模式,不仅可得到各工序最佳施工持续时间,还可保证RSM图与实际施工的一致性;建立各工序系的时间参数表,包含施工持续时间、开始和完成时间、停工时间等,只需简单的表上计算,将各工序系初始生产线向右"平移"即可得到其最终生产线,从而快捷、准确地绘出满足工序系逻辑及搭接关系、资源限制条件的RSM图;定义各工序系的控制数组,结合时间参数表,通过简单的表上操作,可确定RSM图上的控制序列并区分工序种类,为重复性建设项目管理提供了充分信息。通过一个案例详细说明了基于时间参数表绘制RSM图的具体步骤。     

基于BP神经网络的建筑工程造价快速预测

快速而可靠的估算工程造价直接影响着招投标决策的合理性。该文根据建筑工程概预算原理,提出以主要特征指标作为典型样本、将字符型转化为数值型特征指标的快速估价方法,在主要特征指标中增加造价指数;并以实例结合带有动量项自适应BP神经网络开展了工程造价的估算。实例计算表明,在考虑造价指数时实例工程造价误差为1.06%,远高于文献[1]的工程造价误差3.02%,提高了工程造价估算精度。该模型具有较高的可行性和可靠性,为工程造价的快速估算提供了一种有效途径。