基于大数据的企业定额测算方法的研究

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1、广州大学硕士学位论文基于大数据的企业定额测算方法的研究专业：建筑与土木工程硕士生：田丰指导教师：臧晓冬摘要企业定额是由企业自行编制的定额，是企业先进生产力的代表，直接反映企业的技术水平和管理水平，在工程投标报价、施工管理、进度管理中具有指导作用。随着企业技术水平和管理水平的提高，企业定额也应相应的修订，但是传统的定额测算方法不仅工作量大、消耗时间长，而且对测定人员的专业水平要求很高，造成企业定额落后于技术的发展,使企业在编制施工组织设计、限额领料、进度控制、成本控制等工作中受到了严重的阻碍，影响了企业的发展。因此，在技术更新速度越来越快的今

2、天，研究一种高效的定额测算方法是非常有必要的。本文基于大数据对企业定额的测算方法展开研究，为企业建立一种基于大数据的定额测算模型。本论文在深入分析原有施工定额编制方法的优缺点及适用性的基础上，结合大数据的发展，基于企业的基础数据，构建应用大数据编制施工定额的框架，并对企业使用的表单进行改进，建立适合大数据分析的表单形式。基于误差理论分析系统误差、粗大误差和随机误差的产生原因，其中固定的作业环境,可能会使定额消耗量数据产生系统误差；记录人员的失误或是工程消耗本身发生特殊情况，可能会使定额消耗量数据产生粗大误差；地形、海拔、天气等的变化，可能会

3、使定额消耗量数据产生随机误差。为了消除上述误差，本文建立了基于卡尔曼滤波模型的数据过滤算法，对剔除粗大误差的数据组进行降噪处理，降低数据中随机误差的影响，从而提高企业定额测算的精度。数据清洗分为以下三步：第一步，判定数据组中是否存在系统误差；第二步，在确定不存在系统误差的前提下，运用格拉布斯准则和狄卡逊准则共同检验数据组，剔除含有粗大误差的数据；第三步，分析使定额消耗量产生随机误差的影响因素，运用卡尔曼滤波模型对剩余数据进行降噪处理，得到更能反映的本阶段企业真实消耗水平的数据。I基于大数据的企业定额测算方法的研究本文首先从数据的选取、清洗流

4、程展开研究，保证施工定额编制基础数据的可靠性。然后对比传统的定额计算方法，研究随机误差对定额测算结果的影响，选取二次平均法作为最终的定额计算方法，并针对二次平均法的缺点运用卡尔曼滤波模型进行改良。最后提出将测算结果与静态企业定额作对比，检验测算结果的可行性；将静态企业定额与行业定额作对比，检验清单层面的可行性，同时也可以检验静态企业定额的实际水平。最终建立了一套基于企业大数据的施工定额的确定方法，并通过案例分析，验证了该方法的科学性和可行性。关键词：企业定额；大数据；随机误差；卡尔曼滤波原理；定额水平测试II广州大学硕士学位论文Resear

5、chontheCalculationMethodofEnterpriseQuotaBasedonBigDataMajor:BuildingandcivilengineeringName:TianFengSupervisor:ZangXiaodongAbstractEnterprisequotareferstothequotamadebytheenterpriseitself,whichrepresentstheadvancedproductivityoftheenterprise.Itdirectlyreflectsthetechnical

6、levelandmanagementleveloftheenterprise,andplaysaguidingroleinthebidding,constructionmanagementandschedulemanagementoftheproject.Withtheimprovementofenterprisetechnicallevelandmanagementlevel,theenterprisequotashouldberevisedcorrespondingly.However,thetraditionalquotacalcul

7、ationmethodnotonlyhasaheavyworkload,longconsumingtime,butalsohasrequirementsforthehighprofessionallevelofthemeasuringpersonnel,whichcausestheenterprisequotatolagbehindthedevelopmentoftechnology,andmakesitdifficultfortheenterprisetoworkouttheconstructionorganizationdesign,q

8、uotacollar,schedulecontrol,costcontrolandsoon.Ithasseriouslyaffectedthedevelopmentoftheen