基于现代统计学理论的工程造价估算模型研究

发布时间：2019-09-26 23:07

【摘要】：为了有效降低工程建造成本,提出一种基于现代统计学理论的工程造价估算模型.把收集的工程造价数据进行归一化处理,采用现代统计学理论对工程造价费用进行估算.利用工程造价数据对估算结果进行仿真实验,结果表明,该模型可以准确地描述工程造价的变化趋势,有效地提高工程造价的估算精度.
【图文】：

内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）第４５卷图１工程造价数据图２ＡＢＣ－ＳＶＭ的工程造价估算结果Ｆｉｇ．１ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｓｔｄａｔａＦｉｇ．２ＡＢＣ－ＳＶＭｐｒｏｊｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ为了进一步验证模型的有效性，将ＡＢＣ－ＳＶＭ的估算结果与经典工程造价估算结果进行了比较．经典工程造价估算模型有多元线性回归分析、时间序列法、ＢＰ神经网络、遗传算法优化ＳＶＭ（ＧＡ－ＳＶＭ）．统计各工程造价估算结果的均方根误差（ＲＭＳＥ）和平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ），结果见表１，由表１可以得到如下结论：表１与经典模型的估算性能对比Ｔａｂ．１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｍｏｄｅｌ模型名称ＲＭＳＥＭＡＰＥ／％多元线性回归１２４．３２９．５６时间序列法１２１．１４９．５４ＢＰ神经网络１００．７７７．２６ＧＡ－ＳＶＭ９１．１３５．２２ＡＢＣ－ＳＶＭ８２．０２３．９１（１）多元线性回归分析模型和时间序列模型的估算误差较大，这主要是由于它们不能反映工程造价与影响因素之间的联系，估算精度比较低．（２）ＡＢＣ－ＳＶＭ的指标值优于ＢＰ神经网络，这由于ＢＰ神经网络要求训练样本大，而在实际应用中收集工程造价样本的数量有限，所以ＢＰ神经网络的拟合效果比较差，个别数据的估算值与真实值相差比较远．（３）相对ＧＡ－ＳＶＭ，ＡＢＣ－ＳＶＭ的指标值更优，这说明ＡＢＣ算法可以找到比ＧＡ算法更优的参数值，能够更好地描述工程造价数据的内

内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）第４５卷图１工程造价数据图２ＡＢＣ－ＳＶＭ的工程造价估算结果Ｆｉｇ．１ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｓｔｄａｔａＦｉｇ．２ＡＢＣ－ＳＶＭｐｒｏｊｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ为了进一步验证模型的有效性，将ＡＢＣ－ＳＶＭ的估算结果与经典工程造价估算结果进行了比较．经典工程造价估算模型有多元线性回归分析、时间序列法、ＢＰ神经网络、遗传算法优化ＳＶＭ（ＧＡ－ＳＶＭ）．统计各工程造价估算结果的均方根误差（ＲＭＳＥ）和平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ），结果见表１，由表１可以得到如下结论：表１与经典模型的估算性能对比Ｔａｂ．１Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｍｏｄｅｌ模型名称ＲＭＳＥＭＡＰＥ／％多元线性回归１２４．３２９．５６时间序列法１２１．１４９．５４ＢＰ神经网络１００．７７７．２６ＧＡ－ＳＶＭ９１．１３５．２２ＡＢＣ－ＳＶＭ８２．０２３．９１（１）多元线性回归分析模型和时间序列模型的估算误差较大，这主要是由于它们不能反映工程造价与影响因素之间的联系，估算精度比较低．（２）ＡＢＣ－ＳＶＭ的指标值优于ＢＰ神经网络，这由于ＢＰ神经网络要求训练样本大，，而在实际应用中收集工程造价样本的数量有限，所以ＢＰ神经网络的拟合效果比较差，个别数据的估算值与真实值相差比较远．（３）相对ＧＡ－ＳＶＭ，ＡＢＣ－ＳＶＭ的指标值更优，这说明ＡＢＣ算法可以找到比ＧＡ算法更优的参数值，能够更好地描述工程造价数据的内
【作者单位】： 达州职业技术学院建筑工程系;
【基金】：四川省科技厅科研项目(2014kj002066)
【分类号】：TU723.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2542355