基于BIM的变电工程造价快速估算方法研究

发布时间：2017-03-19 11:00

  本文关键词：基于BIM的变电工程造价快速估算方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：变电工程投资巨大,在项目前期对工程造价进行快速估算对于项目决策、设计方案优化和投资控制等环节具有非常重要的作用。支持向量机算法作为一种有监督的学习方式,对于处理变电工程历史造价小样本数据具有较大的优势。本文结合某地区近五年变电工程历史造价数据,首先进行了历史造价数据预处理:对数据进行归一化处理;通过基于粒子群优化的聚类分析算法,将数据分为两类的同时,筛选出异常工程数据样本点。然后,对粒子群优化算法和支持向量机技术进行理论分析,提出改进的粒子群优化的最小二乘支持向量回归算法,并根据该算法设计变电工程快速造价估算方法,结合某地区近五年变电工程历史造价数据,将本文设计方法预测得到的造价和工程实际结算投资对比,结果显示本文设计的快速估算方法可以在项目前期快速准确地估算变电工程造价。针对BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)技术的协调性、参数化、可视化等优势,本文将BIM技术应用于变电工程的造价管理中,应用BIM技术的工程量信息自动关联功能,在Autodesk Revit 2014软件搭建变电工程的BIM三维模型,快速确定工程量信息,结合改进的粒子群优化的最小二乘支持向量回归算法,提出了一种基于BIM技术的变电工程快速造价估算方法。本文以某新建变电工程为例,应用Autodesk Revit 2014软件建立变电站BIM模型,分析本文所提出的变电工程快速造价估算方法的应用效果,案例分析结果表明本文所提出方法具有较高的造价估算精度,基本能够满足实际应用的要求,具有一定的实践应用价值。
【关键词】：粒子群优化算法 建筑信息模型 造价估算 支持向量机 变电工程
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM72;TU723.3
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 绪论7-15
• 1.1 研究背景及意义7-9
• 1.2 国内外研究现状及其评述9-13
• 1.2.1 工程造价管理国内外研究现状9-10
• 1.2.2 工程造价估算理论国内外研究现状10-11
• 1.2.3 BIM技术国内外研究现状11-13
• 1.3 研究的主要内容13-15
• 2 变电工程造价数据学习相关理论15-31
• 2.1 数据的预处理15-16
• 2.2 聚类算法16-20
• 2.2.1 聚类算法原理16-18
• 2.2.2 常用聚类分析算法对比18-20
• 2.3 粒子群优化算法20-22
• 2.3.1 粒子群优化算法简述20
• 2.3.2 粒子群优化算法原理20-22
• 2.4 粒子群聚类算法22-24
• 2.5 支持向量机技术24-30
• 2.5.1 支持向量机概述24-29
• 2.5.2 最小二乘支持向量回归29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 3 基于SVM的变电工程造价快速估算方法研究31-42
• 3.1 变电工程造价数据预处理31-33
• 3.2 变电工程造价估算33-40
• 3.2.1 传统估算方法存在的问题33
• 3.2.2 基于PSO改进算法和LSSVR的变电工程造价快速估算方法33-34
• 3.2.3 案例分析34-40
• 3.3 本章小结40-42
• 4 变电工程造价估算中的BIM应用42-55
• 4.1 BIM技术及应用概述42-45
• 4.1.1 BIM技术概述42-44
• 4.1.2 基于BIM的变电工程造价数据管理44-45
• 4.2 BIM技术在变电工程造价估算中的应用45-47
• 4.2.1 传统输变电工程造价管控存在的问题45-46
• 4.2.2 基于BIM的变电工程快速造价估算方法设计46-47
• 4.3 案例分析47-54
• 4.3.1 电气部分47-49
• 4.3.2 土建部分49-51
• 4.3.3 预测模型的建立和造价的估算51-54
• 4.4 本章小结54-55
• 5 基于BIM的变电工程造价推广应用55-62
• 5.1 220kV变电工程分项费用预测分析55-59
• 5.1.1 分项费用预测模型精度的验证56-58
• 5.1.2 BIM技术在变电工程分项费用预测中的应用58-59
• 5.2 基于BIM的造价快速估算方法推广应用59-60
• 5.3 本章小结60-62
• 6 结论与展望62-64
• 6.1 结论62-63
• 6.2 展望63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-69
• 附录69
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文69
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目69

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本文编号：255909