建筑工程实际造价的动态预知思路构建

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1、建筑工程实际造价的动态预知思路构建广东电白建设集团有限公司广东茂名525000【摘要】近年来，随着我国社会主义市场经济的不断发展，建筑业己经成为影响国民经济水平的重要产业之一。建筑业的迅猛发展，使其□经能够满足人们日益增长的对建筑形状和使用功能多样性的需求。如何动态的控制工程造价就是摆在国家造价管理部门和建筑施工单位要迫切解决的问题。对工程造价的动态控制就是要求在工程施工过程中，能及时的估计在工程中将要发生的一些变动因素,并及时预测对工程造价的影响大小，进而采取有效的动态控制方法定量的分析工程造价是否超过了限定的额度，并及时的采取有效的措施进行

2、防范。【关键词】建筑工程；造价；动态预知建筑市场的高速发展，促使建筑施工技术和管理水平的不断提高,而造价管理是工程项目管理中非常重要的一个环节。工程造价管理的目的是按照经济规律的要求，根据社会主义市场经济的发展形势,利用科学的管理方法和先进的管理手段，合理的确定建设工程造价和有效控制工程造价，以提高投资效益和建筑安装企业的经营成果。工程造价的动态控制是一种随着工程实施对工程造价进行实时监控的先进的控制方法，不管是对企业还是对整个社会来说都有非常重要的意义。对于建筑企业工程造价动态控制有利于企业及时调整各种资源的投入情况，减少在施工过程中产生的不

3、必要的浪费，也有利于提高施工企业的管理水平。1建筑工程实际造价动态预测模型在目前我国建筑工程中，工程造价对减少成木投入，提高建筑施工企业市场竞争力具有重要的作用。实际造价预知作为工程造价重要的一个内容，能提高建筑施工企业对工程造价的控制力度，实现企业经济效益和社会效益最大化。若想对建筑工程造价进行实际预知，动态预知是关键。动态预知必须在相关的平台上收集只体建筑工程项目的进度信息以及工程的造价信息，采用科学的评估法，对施工环境和施工材料的市场价格变化情况进行研宄，分析出两者对实际造价预知的影响。另一方面，必须注意建筑工程施工设备、技术的投入情况以

4、及施工人员对工程造价的影响。然后结合建筑工程施工企业历史造价的相关信息，建立以BP神经网络为基础的预知模型，并保证其科学性、合理性和可行性。在预知未来工程造价吋，需要在预知结果的基础上，对可能遇到的、潜在的造价控制问题进行分析预知，找到问题及时进行预防和处理，避免因小细节给工程带来质量问题，影响企业的健康发展。建筑工程施工过程中，相关管理部门需要在合同的起草、商议以及签订、实行上对工程造价进行有效的预知。通过统筹论证分析工程造价控制，保证建筑工程的实际造价始终处于可控状态。同吋,根据上交的工程造价控制表和报告表，科学合理的分析工程造价控制的结果

5、以及决策。以建筑工程施工企业历史的造价数据信息为基础，运用BP神经网络模型对实际造价的资金发展以及变化情况进行分析预知。然后比较造价预知的数据与造价计划，确定建筑工程施工的计划值，并对施工中可能会出现的问题进行分析，有针对性的采取改进措施，确保建筑工程实际造价预知结果更加真实、可靠以及准确。2.建筑工程实际造价动态预测模型结构对于建立在BP神经网络基础之上的建筑工程结构设计而言，其实质在于：根据建筑工程项B的实际情况，确定神经网络的结构层数，冋吋准确判定各个结构层神经元的具体数量。一般情况下，神经网络只存在一个输入层，且输入层与输出层之间保持一

6、对一的对应关系、在本文中，所分析的神经网络结构输入层中神经元个数的多少主要受到建筑工程实际造价这一因素的影响。以某高层建筑工程为例，神经网络输入层当中可以划分为四个独立的神经元元素，其一为土壤等级，其二为管理水平，其三为气候条件，其四为单位造价。而总体费用则是输出层中唯一的神经元元素。从这一角度上来说，以该神经网络结构为立足点，工作人员需要通过对Matlab网络工具的应用，形成与该建筑工程实际造价动态预测目标相契合的神经网络，然后通过对应函数，形成一个独立的BP神经网络。需要特别注意的一点是：在对神经网络进行训练的过程当中，通常建议采取基于计算

7、机梯度的训练方式，通过对梯度权值、阈值进行调整的方式，使性能函数达到最理想状态。在此期间，网络工具Matalb当中提供了含量以供训练，一般是采取Train触发的方式。具体到建筑工程实际造价的动态预测工作当中来看，神经网络的触发方式多以Traingdm函数为首选方案，在利用该函数更新梯度权值、阈值的过程当中，需要重点评估梯度方向可能对预测结果产生的影响(梯度方向的评估包括当前的梯度方向以及前段吋间的梯度方向这两个方面)，通过此项操作，恶意避免因参照函数调整而对整个神经网络性能产生的不良影响。3计算模式与测试方法(1)计算模式。在BP神经网络结构系

8、统里面输入进去相关的工程奋效信息，借助计算模式来进行反复的计算，假如最终的检测结果显示出来的数值和工程建设之初的预算值没冇太人出入，则说明这组数据达到