天津智慧水务之国有扬水站改造成本预测与控制分析研究

发布时间：2020-05-31 06:56

【摘要】：(1)通过对已建项目数据的采集、分析、处理,建立了成本预测和控制分析数据库。数据主要基于历史工程数据及在建工程数据。数据采集系统是成本预测的控制分析数据库的重要辅助模块,现场采集系统主要从建设过程中的工地采集数据,工地管控系统分视频监控系统、环境监测系统、FRID认证系统、只能路障系统、声光告警系统、语音对讲系统、传输系统、监控中心等8个模块组成。(2)建立了工程项目前期成本评测体系。通过评测指标选定、指标赋值、调整参数、附加系数等因子的分析、学习,建立成本预测分析体系,体现拟建工程成本与评测指标之间的内在联系。(3)基于数据库,运用评测体系,得到了拟建项目的成本,因其具备大数据考量,较之常规成本估算具先天优势,准确率大大提高,可指导前期决策和任务下达,避免较大的决策误差。
【图文】：

图 3-1 成本结构关系图其次，，影响成本的要素还包括：泵房设计、进出水建筑物设计、泵站类型、水力机械及辅助设备、电气设计、启闭设备、工程观测及水利监测系统等。

成本评估模型图
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TV698

【参考文献】

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1 彭智欣;徐嘉祺;;智慧水务的思考[J];中国水运(下半月);2015年09期

2 田培杰;;智慧水务及其实施路径研究[J];当代经济;2015年25期

3 李树石;;智慧水务建设方案探讨[J];硅谷;2015年01期

4 田雨;蒋云钟;;大连市水务智慧化依赖度研究[J];中国科技论文;2014年11期

5 刘梅;闫健卓;于涌川;;北京“智慧水务”框架下的数据资源体系研究[J];水利信息化;2014年04期

6 张世滨;;智慧水务构想[J];城镇供水;2014年04期

7 张小娟;唐锚;刘梅;王昊;;北京市智慧水务建设构想[J];水利信息化;2014年01期

8 徐静;陈秀万;;数字城市与智慧城市比较研究[J];图书馆理论与实践;2013年11期

9 焦俊;;浅析水利工程项目成本控制优化策略[J];科技信息;2012年19期

10 孔国伟;徐学东;赵桂香;;基于历史数据的水利水电工程造价快速预测[J];水利经济;2011年01期

本文编号：2689475