风电工程单位造价估算指标体系及模型构建研究

发布时间：2017-07-01 23:11

  本文关键词：风电工程单位造价估算指标体系及模型构建研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：工程造价信息在工程造价管理的全过程中起着调节与指示的作用,工程建设参建各方都需要根据掌握的工程造价信息来进行相关决策,决定在工程建设过程中采取的造价决策及相关手段。造价估算指标体系就是工程造价信息应用的一种途径,但我国目前的造价估算指标体系并不能很好的利用工程造价信息,主要原因是造价指标提取不全或存在缺陷。因此,经过研究风电工程费用构成,本文提出重新构建风电工程造价估算指标体系,提取完整便于使用的造价估算指标,在此基础上构建模型,其选题具有较好的实际应用价值。本文阐述了数据挖掘概念及数据挖掘的方法,分析了各种数据挖掘方法的特点；通过研究数据挖掘的流程模型CRISP-DM,提出工程造价信息数据挖掘流程,以指导论文的后续研究工作。论文使用WBS项目分解结构方法,结合风电工程费用构成及相关造价文件,进行项目划分及单位造价估算指标体系构建；分别构建了分部分项工程造价估算指标体系、设备及材料造价估算指标体系；然后通过汇总上述两个造价估算指标体系得到单位造价估算指标体系。在已构建的风电工程单位造价估算指标体系的指标范围内,收集实际工程的概算数据及其他适用的工程造价信息,为了更准确的估算风电工程单位造价,对已收集的原始指标数据进行数据预处理,主要包括数据清理、数据变换、数据归约三方面的处理。在经过数据预处理后的指标数据基础上,建立风电工程单位造价估算模型,包括神经网络估算模型和支持向量机回归估算模型,在给出计算程序的基础上,通过实例进行了验证；分别对两个估算模型进行评估,在此基础上进行了对比分析,分析结果认为,支持向量机回归估算模型具有更好的泛化能力、更快的收敛速度和更高的估算精度。
【关键词】：风电工程 CRISP-DM 单位造价估算指标体系 估算模型
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU723.3;TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 境外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 研究内容及研究方法13-16
• 1.3.1 研究内容13-15
• 1.3.2 研究方法15-16
• 第2章 相关理论基础16-32
• 2.1 造价估算的理论与方法16
• 2.2 CRISP-DM与工程造价信息数据挖掘流程16-21
• 2.2.1 数据挖掘的概念及方法16-18
• 2.2.2 CRISP-DM流程模型18-19
• 2.2.3 使用CRISP-DM流程模型的Clementine软件简介19-20
• 2.2.4 基于CRISP-DM的工程造价信息数据挖掘流程20-21
• 2.3 工程造价信息数据挖掘使用的数学方法简介21-31
• 2.3.1 数据预处理22-25
• 2.3.2 人工神经网络介绍25-28
• 2.3.3 支持向量机回归介绍28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 风电工程单位造价估算指标体系构建32-48
• 3.1 风电工程费用构成及单位造价估算指标体系构建思路32-34
• 3.1.1 风电工程费用构成32-33
• 3.1.2 风电工程单位造价估算指标体系构建思路33-34
• 3.2 分部分项工程造价估算指标体系构建34-42
• 3.2.1 风力发电机组工程造价估算指标体系35-38
• 3.2.2 升压站工程造价估算指标体系38-40
• 3.2.3 房屋建筑工程造价估算指标体系40-42
• 3.2.4 交通工程造价估算指标体系42
• 3.3 设备及材料造价估算指标体系构建42-46
• 3.3.1 风力发电机组设备及材料造价估算指标体系43-45
• 3.3.2 升压站设备及材料造价估算指标体系45-46
• 3.3.3 其他设备及材料造价估算指标体系46
• 3.4 单位造价估算指标体系构建46-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第4章 风电工程单位造价估算指标的数据收集与预处理48-59
• 4.1 风电工程单位造价估算指标数据收集及来源说明48-50
• 4.2 风电工程单位造价估算指标数据预处理方法50-58
• 4.2.1 数据清理50-51
• 4.2.2 数据变换51-52
• 4.2.3 数据归约52-58
• 4.3 本章小结58-59
• 第5章 风电工程单位造价估算模型构建及评估59-70
• 5.1 单位造价估算模型构建59-65
• 5.1.1 神经网络估算模型构建59-62
• 5.1.2 支持向量机回归估算模型构建62-65
• 5.2 单位造价估算模型评估及比较65-69
• 5.2.1 神经网络估算模型评估65-67
• 5.2.2 支持向量机回归估算模型评估67-68
• 5.2.3 估算模型比较68-69
• 5.3 本章小结69-70
• 第6章 研究成果和结论70-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果76-77
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作77-78
• 致谢78

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本文编号：507813