基于大数据的房屋建筑与装饰工程概算指标体系应用研究
发布时间：2021-01-27 16:20
在建设项目的初步设计阶段,由于其存在建设过程复杂、变化大、图纸设计深度不够且编制人员概算编制方法不统一、不规范等问题,致使概算的成果质量难以对后续的工程造价控制和管理工作进行指导。究其原因是编制者未能运用有效的方法对有价值的工程造价数据进行挖掘、归类及处理,未能形成有利于概算编制人员查询、使用的工程造价信息“大数据”,难以对该阶段的概算计价确定提供有力的参考。本文针对建设项目的房屋建筑与装饰工程,站在造价咨询机构、业主和设计单位的角度,运用“大数据”理论,兼顾设计概算理论和WBS项目分解结构,全面系统地探究了房屋建筑与装饰工程概算指标体系的构建以及在初步设计阶段概算指标的应用问题。首先,本文运用文献研究法对国内外造价信息管理现状进行了搜集整理和分析,总结得出目前在该研究领域存在的不足之处,即我国对概算指标体系的构建及应用研究深度略显欠缺,且现有的研究针对性不强。其次,本文结合房屋建筑与装饰工程的工程量清单规范、房屋建筑与装饰工程概预算定额以及竣工造价资料,基于WBS结构分解方法,将房屋建筑与装饰工程分为建筑工程、装饰工程和措施项目工程三个部分,构建出了房屋建筑与装饰工程的概算指标体系。...
【文章来源】：西华大学四川省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同阶段对投资影响的程度Fig.1.1thedegreeofimpactoninvestmentatdifferentstages要完成设计概算的编制，就需要充分利用初步设计给出的信息，包括初步设计图、
图 4.1 房屋建筑与装饰工程设计概算数据库界面Fig. 4.1 the interface of estimate and database for housing construction and decoration engineerindesign4.2 应用过程4.2.1 “大数据”应用方法的选取目前国内外对预测模型或方法的研究数不胜数，本文通过对大量文献的研究发现数据预测的方法包括:案例推理、灰色模型（GM 模型）、BP 神经网络算法等。不同方法或模型都有其自身存在的优点与不足。案例推理(CBR-case-based reasoning, CBR)是利用已有的案例或经验来分析问题、解决相似问题的一种学习模式[44]。在案例推理的应用过程中，把待解决的问题或情况为目标案例，历史案例称为源案例，案例推理实际上是一个不断修改案例而得出目标例特征属性的过程，是一种重要知识求解和学习方法。在动态工程造价环境下，案例理既能适应现在工程造价管理机制的需要，也是求解不良工程造价结构问题的常用方[45]。基于案例推理原理的过程如下图 4.2 所示[46]。
45图 5.1 基于建筑结构类型的房屋建筑与装饰工程单方概算造价箱型图（单位：元/m2）Fig. 5.1 a cost estimate box diagram for building and decoration projects based on the type ofbuilding structure (unit: yuan / m2)从上图可以分析得出，框架结构的单方概算造价指标大致相近，在剪力墙结构样本中，有问题的工程样本数据达到了两个，分别是编号 9 和编号 10，框剪结构同样有 2个异常样本数据，对其进行剔除。对样本案例的特征进行分析，可得其单方概算造价指标较高的主要原因如下:(1)建筑层数低单方造价增加。由于样本工程的建筑层数、高度、建筑面积的不同，将直接影响建筑的单方造价，普遍来说，在一定范围内，建筑越高，每层的单方造价越低，所以部分单方概算造价指标较平均水平较高；(2)时间节点不同。受市场供求关系和国家政策的影响，建筑材料的价格也会出现涨跌，特别是使用量高的建筑主材，材料价格的波动将会导致建筑成本的增加，从而影响单方概算指标；(3)由于工程地区不同，致使各地的人工费、材料费、机械费等费用的计算基数不同，对工程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法[J]. 徐军,李欣,李建松. 广西大学学报(自然科学版). 2017(03)
[2]基于BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究[J]. 孟俊娜,梁岩,房宁. 建筑经济. 2015(09)
[3]基于模糊数学的建筑工程项目造价研究[J]. 张春生,孙鹤. 价值工程. 2015(17)
[4]云计算在建立工程造价信息数据库中的应用[J]. 邱国林,茹慧芳. 吉林建筑工程学院学报. 2014(05)
[5]工程系统分解结构的概念和作用研究[J]. 成于思,成虎. 土木工程学报. 2014(04)
[6]基于BP神经网络的建设工程造价预测方法[J]. 王建茹. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2014(01)
[7]浅析房屋建筑工程造价指标的测算[J]. 李飞龙. 福建建材. 2013(09)
[8]浅谈建设工程概算的概念、编制方法及要点[J]. 常灏. 科技信息. 2013(20)
[9]智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 宋亚奇,周国亮,朱永利. 电网技术. 2013(04)
[10]建设工程造价指数的分析与预测[J]. 李惠玲,李晓琴,刘航天. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2013(01)
硕士论文
[1]大数据技术对新闻业务的影响研究[D]. 赵毅.大连理工大学 2015
[2]基于大数据的架空线路工程造价指标体系及应用研究[D]. 崔姗姗.华北电力大学 2015
[3]全寿命周期工程造价信息共享研究[D]. 陈欣.武汉科技大学 2014
[4]建筑工程造价管理信息系统的设计与实现[D]. 李俊熙.电子科技大学 2013
[5]工程项目概算控制研究[D]. 陈纯纯.浙江大学 2013
[6]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
[7]基于人工神经网络的建设项目设计概算研究[D]. 胡燕.西华大学 2011
[8]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
[9]工程造价计价模式的对比研究[D]. 杜波.天津大学 2010
[10]CBR技术在供应链突发事件管理中的应用研究[D]. 刘燕.长安大学 2010
本文编号：3003353
【文章来源】：西华大学四川省
【文章页数】：90 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同阶段对投资影响的程度Fig.1.1thedegreeofimpactoninvestmentatdifferentstages要完成设计概算的编制，就需要充分利用初步设计给出的信息，包括初步设计图、
图 4.1 房屋建筑与装饰工程设计概算数据库界面Fig. 4.1 the interface of estimate and database for housing construction and decoration engineerindesign4.2 应用过程4.2.1 “大数据”应用方法的选取目前国内外对预测模型或方法的研究数不胜数，本文通过对大量文献的研究发现数据预测的方法包括:案例推理、灰色模型（GM 模型）、BP 神经网络算法等。不同方法或模型都有其自身存在的优点与不足。案例推理(CBR-case-based reasoning, CBR)是利用已有的案例或经验来分析问题、解决相似问题的一种学习模式[44]。在案例推理的应用过程中，把待解决的问题或情况为目标案例，历史案例称为源案例，案例推理实际上是一个不断修改案例而得出目标例特征属性的过程，是一种重要知识求解和学习方法。在动态工程造价环境下，案例理既能适应现在工程造价管理机制的需要，也是求解不良工程造价结构问题的常用方[45]。基于案例推理原理的过程如下图 4.2 所示[46]。
45图 5.1 基于建筑结构类型的房屋建筑与装饰工程单方概算造价箱型图（单位：元/m2）Fig. 5.1 a cost estimate box diagram for building and decoration projects based on the type ofbuilding structure (unit: yuan / m2)从上图可以分析得出，框架结构的单方概算造价指标大致相近，在剪力墙结构样本中，有问题的工程样本数据达到了两个，分别是编号 9 和编号 10，框剪结构同样有 2个异常样本数据，对其进行剔除。对样本案例的特征进行分析，可得其单方概算造价指标较高的主要原因如下:(1)建筑层数低单方造价增加。由于样本工程的建筑层数、高度、建筑面积的不同，将直接影响建筑的单方造价，普遍来说，在一定范围内，建筑越高，每层的单方造价越低，所以部分单方概算造价指标较平均水平较高；(2)时间节点不同。受市场供求关系和国家政策的影响，建筑材料的价格也会出现涨跌，特别是使用量高的建筑主材，材料价格的波动将会导致建筑成本的增加，从而影响单方概算指标；(3)由于工程地区不同，致使各地的人工费、材料费、机械费等费用的计算基数不同，对工程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法[J]. 徐军,李欣,李建松. 广西大学学报(自然科学版). 2017(03)
[2]基于BP神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究[J]. 孟俊娜,梁岩,房宁. 建筑经济. 2015(09)
[3]基于模糊数学的建筑工程项目造价研究[J]. 张春生,孙鹤. 价值工程. 2015(17)
[4]云计算在建立工程造价信息数据库中的应用[J]. 邱国林,茹慧芳. 吉林建筑工程学院学报. 2014(05)
[5]工程系统分解结构的概念和作用研究[J]. 成于思,成虎. 土木工程学报. 2014(04)
[6]基于BP神经网络的建设工程造价预测方法[J]. 王建茹. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2014(01)
[7]浅析房屋建筑工程造价指标的测算[J]. 李飞龙. 福建建材. 2013(09)
[8]浅谈建设工程概算的概念、编制方法及要点[J]. 常灏. 科技信息. 2013(20)
[9]智能电网大数据处理技术现状与挑战[J]. 宋亚奇,周国亮,朱永利. 电网技术. 2013(04)
[10]建设工程造价指数的分析与预测[J]. 李惠玲,李晓琴,刘航天. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2013(01)
硕士论文
[1]大数据技术对新闻业务的影响研究[D]. 赵毅.大连理工大学 2015
[2]基于大数据的架空线路工程造价指标体系及应用研究[D]. 崔姗姗.华北电力大学 2015
[3]全寿命周期工程造价信息共享研究[D]. 陈欣.武汉科技大学 2014
[4]建筑工程造价管理信息系统的设计与实现[D]. 李俊熙.电子科技大学 2013
[5]工程项目概算控制研究[D]. 陈纯纯.浙江大学 2013
[6]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
[7]基于人工神经网络的建设项目设计概算研究[D]. 胡燕.西华大学 2011
[8]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
[9]工程造价计价模式的对比研究[D]. 杜波.天津大学 2010
[10]CBR技术在供应链突发事件管理中的应用研究[D]. 刘燕.长安大学 2010
本文编号：3003353
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