基于AHP-管理视图分析法的施工图设计质量管理研究

按照全面质量管理“人、机、料、法、环、测”六要素分类,初步确定施工图设计质量管理影响因素,通过层次分析法(AHP)分析各影响因素的权重分布。在此基础上,运用管理视图分析法有针对性地进行管理倾斜,通过事项划分、责权分配、资源配置、风险控制、过程管理和文档明细等详细剖析施工图设计质量管理,用“事项管理”代替“流程管理”,构建管理事项和主体的系统化模型,明确管理事项的可操作性,满足实际管理中业务多样性和动态调整的需求,实现施工图设计质量管理模式转变和效率提升。     

基于BP神经网络的数据中心项目投资智能估算研究北大核心

在估算数据中心项目投资时,往往由于缺少图纸信息、时间不够充裕以及项目各参与方对投资结果需求不同等多方面原因,给估算、审核投资额带来诸多挑战。本文运用Python编程语言建立BP神经网络模型,选取200个数据中心造价样本作为数据来源,通过对四项输入指标(包括地震烈度、数据中心地上层数、占地面积和标准层高度)和三项输出指标(包括土建含税总投资、机电含税总投资和室外含税总投资)进行机器学习,形成数据中心项目投资智能估算模型,最后通过实例对项目投资进行验证,保证模型的有效性和准确性。