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《西安建筑科技大学》 2011年
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基于神经网络和TOC理论的工程造价预控研究

韩小康  
【摘要】:工程造价预控是市场经济环境下市场对工程造价管理的要求,也是工程造价管理不可或缺的一部分,它对投资方的投资控制有重要影响,同时也使工程造价管理体系更加完善。然而在当今中国,一方面受传统定额计价模式的影响,工程造价多采用静态的指标估算比较粗略;另一方面由于缺乏历史数据积累,拟建工程工程造价就很难准确预测、合理控制;再者,目前的工程造价多以过程中控制为主,不能有效控制,因而有必要研究工程造价预控。 本文从实际出发,总结工程造价实践经验,将工程造价计价模式与科学方法相结合,在工程量清单计价模式下,通过神经网络构建工程造价预测模型对工程造价进行预测,以预测结果对工程量清单计价模式进行优化,再以优化的工程量清单计价模式为计价依据,通过TOC理论对工程造价进行控制,从而达到使建设投资确定,有效控制工程造价的目的。 本文的主要研究内容包括: 1.对工程量清单计价模式优化,以优化的工程量清单计价模式对对工程造价进行预控,从工程造价超支的根源解决工程造价难以控制的问题。 2.运用BP神经网络构建工程造价预测模型对工程造价进行事前预测。 3.建立了以TOC理论为基础的工程造价控制模型对工程造价进行有效控制。 4.将神经网络与TOC理论结合起来,构建了基于神经网络和TOC理论的工程造价预控模型。 5.以实际中超支严重的高速公路工程为例对基于神经网络和TOC理论的工程造价预控方法进行验证。 基于神经网络和TOC理论的工程造价预控研究从实际出发,尊重我国社会现阶段工程造价体系客观现实,充分考虑我国现阶段的工程造价体系特点,正确估量我国社会的建筑业以及工程造价政策等形势及其发展变化,把工程造价规章制度与科学方法相结合,符合我国现阶段工程造价管理的需要,更好地发挥工程造价在建筑业中的作用。此方法将预测和控制结合起来,避免了传统工程造价估算和控制的缺点,动态的、集成的对工程造价进行预控,既能发挥神经网络不断迭代逼进目标值的特点,又能发挥TOC理论寻找瓶颈的特点,提高工程造价预测精度及控制力度;同时,此方法的应用,有利于政府及相关的造价机构对工程造价历史数据的积累,有利于工程造价体系的不断完善。实例验证中高速公路工程造价最终相比优化前工程造价总额减少了2072.6万元,降低了1%,证明此方法的合理、先进性。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F284

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【参考文献】
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