刍议市政道路工程造价估算有效方法和对策

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1、刍议市政道路工程造价估算有效方法和对策　　【摘要】市政道路工程是城市基础建设的一项重要内容，同时也是城市化发展进程不断加快的物质基础与保障。从本质上来看，市政道路工程建设关系着国民经济的发展和人民生活水平的提高，因此工程技术人员应该加强重视。本文也主要对市政工程造价估算的一些新方法进行了阐述。【关键词】市政道路；工程造价；估算方法前言近年来，随着社会经济的快速发展和城市化建设进程的不断加快，市政道路工程成为了当前城市基础设施建设的重要组成部分，对于国民经济的发展具有举足轻重的作用。每一个工程项目都有其建

2、设的价值和效益的预期，这种价值与效益通常是需要对工程进行造价估算来完成的，因此加强对市政道路工程造价估算方法的研究，具有非常重大的现实意义。1市政道路工程造价估算及其重要性6所谓市政道路工程造价估算，主要是指在市政工程项目的投资与决策阶段，根据当前所掌握的该工程项目全部信息资料和投资估算经验、指标以及方法等，对该道路工程项目进行的投资估算；该活动实际上就是对工程造价进行管理的基本前提，同时也是该工程项目建设的可行性研究基础，对于制定科学、合理的招投标标底，具有非常重要的参考价值。据调查显示，当前我国各大

3、城市的市政道路工程项目建设的资金投入依然比较有限，无论是人力、物力还是财力方面显得都比较匮乏，其中最大的问题就是资金短缺，这已经成为制约当前我国城市基础设施建设及其快速发展的桎梏。基于此，市政道路工程项目造价控制，也已成为社会各界广泛关注的焦点问题，同时也是当前市政工程项目领域中的攻坚难题。究其原因，主要是因为只有及时准确地保证投资决策阶段的市政工程造价估算，才能在市政工程造价控制过程中获得预期的结果，才能使全过程工程造价控制发挥作用，才能实现该工程项目建设的经济效益与社会效益，对于保证市政固定资产的投

4、资和利用具有非常重要的作用。2市政工程造价估算方法近年来，随着我国社会经济的快速发展和工程建设事业的不断进步，工程造价尤其是市政工程项目估算问题成为社会关注的焦点。实践中，除日常生活中常见的几种估算方法外，因具体工程项目建设的条件相对比较复杂而且各具特色，所以在实践中又探索出了几种全新的、较为有效的估算方法，具体分析如下：2.1模糊数学法6实践中，根据模糊数学理论的要求，对特征向量、工程特征对比等参数的模糊隶属性和贴近度进行分析，在众多已经得知的造价典型工程中，探寻一种与该工程项目相类似的工程；将这一相

5、似工程造当作是原始的参数资料，通过某种可行的预测手段和技术，在有效结合模糊数学方法的基础上，对具体市政工程项目的造价进行全面、准确的估算。利用该种方法对现有的模糊信息进行科学的处理，从而可使市政工程与早期已经建成的工程实现相似度量化，再以为基础对工程造价进行估算。从理论上来说，这种方法具有非常强的可行性和可操作性。但需要注意的是这种方法，并不能有效地、准确地反映出当前市政工程造价的变化特性，因此，为了能够有效地确保市政工程造价的估算科学性与准确性，同时还要充分地考虑每个工程项目建造的年价，不管其处在物价

6、稳定期与否。基于此，笔者建议在传统方法的基础上，同时还要注意加强对资金时间上的价值因素考虑，即以某一个时间段为基准，对当前的市政工程项目与已经建成的工程项目相似度进行计算和对照，从而选择一个最为典型的工程项目作为工程造价估算的参照。2.2数理统计法6所谓数理统计法，实际上就是在对传统工程项目资料进行分项统计以及回归分析的基础上，探寻工程项目的数量、造价与某一个具体的单项因素密切关系，并在此基础上找到二者之间潜在的函数关系。实践证明，通过这一方法可以有效地找到各影响因素与市政工程项目的数量、造价之间的关系

7、及其影响度；而且该种方法使用非常的方便、计算量非常的小，因此具有很强的实用性。但需要注意的是数理统计法佶算精度注意取决于搜集的样本数量，同时也关系着对相应信息数据的处理技巧。因此，在没有搜集到足够样本数目之前，只是简单地利用数理统计法是难以获得函数关系的，即便有，也很难让人信服，甚至会大大降低市政工程估算的准确度。2.3人工神经网络6作为—个非线性的动力学系统，人工神经网络可以直接利用样本信息数据来有效地实现输入和输出两层次之间的非线性映射。基于此，笔者认为没有必要再建立一个精确的计算规则和程序，就已经

8、可以适用于难以建立精确数学模型但易于收集学习样本的问题。目前来看，市政工程项目建设造价估算就是这类问题，在实践中利用该种方法，主要是通过实例学习对模型的权重进行确定，从而有效地避免了估算方法中的人为主观影响。实践证明，该种计算方法相对比较简单、快捷和准确，对于市政工程项目造价估算非常可行。从实践来看，该种方法可以对不同阶段的施工主材价格进行了全面的分析与研究，使造价估算更切合实际。但是需要注意的是基于人工神经网络的市政工程造价估算法通常局限