基于数理模型的建筑工程造价估算方法的研究

'硕±学位论文Ｉ軒麵麵醜筑Ｘ程ＭＭ肖算施的研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＣｏｓｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎ■ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｄｅｌｓ■研究生：黄月指导敎腑：刘玉梅副教授：Ｉ学科专化．防灾减灾工程及防化程．．＾４破建建少Ｉ二〇－四年忙月．；■； １１分类号：学校代码：０５３ＵＤＣ：密级：公开硕ｄ：学位论文基于数理模型的建筑工程造价化算方法的研究作者姓名：黄月入学年份；２０１２年９月指导教师；刘玉梅副教授李立新教授学科专业；防灾减灾工程及防护工程申请学位：工学硕±所在单位；王木工程学院论文提交日期０１４年１１２０１４年１２：２月论文答辩日期：月学位授予日期：２０１５年１月答辩委员会主席：李艺答辩委员会组成、许伟、焦莉、念端民、刘莉：李巧论文评阅人、齐锡晶；刘光忱 声明本人声明，所呈交的学位论文是在导卿的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加标注和致谢的地方外，不包含其他人巴经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我共同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：＾目曰期：如吟年信月学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和滋盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳建筑大学（或其授权机构）可Ｌ乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并通过网络提供栓索、浏览．（如作者和导师同意论文交流，请在下方签名；否则视为不同意。）作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：＂不限Ｄｖ半年□一年□一年半□两年□：；作者签名！巧导师签名：名４＾猶曰期：么月如从旬明日期：如吟年／ 硕±研巧生学位论文摘要Ｉ摘要工程造价领域包括的内容很多，从业人员必须提高工作效率才能创造更多的价值。因此，如何快速估算建筑工程的造价便成为此领域需要重点研究的内容。在项目可行性研巧。阶段，我们有必要估算出工程造价，Ｗ便将来作为招投标标底的依据因此，在工程建设的前期，我们必须佑算工程造价来控制投资成本。如何准确快速的建立估价预测模型是人们需要解决的实际问题，工程造价的估算方法有很多，但这些方法都存在着缺陷，精度不高。如何在确保精度的前提下，又能快速估价，是目前需要研究的重点。传统的估价方法有很多种，但它们的计算结果精度不高，误差较大，随着计算机的不一断发展，，寻求种满意的估价模型人们逐渐将数理模型与计算机相结合，来解决工程中一些问题的。本文主要介绍了模糊数学法、灰色理论法、神经网络法，模糊数学与灰色理论能有效的解决相似度的问题，对待估工程的造价估算起到了画龙点睛的作用，神经网络对样本的训练与测试也促进了建筑工程的快速估价。将这Ｈ种方法用于工程造价中，误差都可Ｗ控制在允许的范围么内，本文通过分析大量的工程实例，建立数据库，将理论与实际相结合，挑选出影响工程造价的几个主要因素，应用模糊数学和灰色理论分别估算待估工程的造价值，并在此基础上，提出了灰色模糊神经网络模型，即根据模糊贴近度和灰色关联度筛选出与拟建工程最为相似的工程项目，ＢＰ并将其作为神经网络的训练样本，将一样本数据进行量化分析与归化处理，通过多轮次的计算，不断确定网络的权值和闽值，直到满意为止。根据误差计算结果，可Ｗ得出结论，灰色模糊神经网络的精度高于单独使用模糊数学模型和灰色理论模型，而且克服了过去的缺点，灵活性更好，更能让人满意，实现了对建筑工程造价快速预估的目的一，为建筑工程造价的研巧提供了种新的解决方法。ＭＡＴＬＡＢ中的神经网络工具箱里面设置了有关ＢＰ人工神经网络的相关函数，本文通过工程实例介绍了神经网络工具箱中ＮＮＴｏｏｌ的功能，叙述了如何利用ＮＮＴｏｏｌ对建筑工程进行训练与测试，并介绍了训练过程中各参数所表示的意义Ｗ及对样本的作用，详细的介绍了神经网络工具箱的操作步骤。关键词：模巧巧学；巧色系统理论；ＢＰ神经网络；估价模型 硕±研究生学位论文ＡｂｓｒａｃｔＩＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＥｎｉｎｅｅｒｉｎｆｉｅｌｄｏｆｒｏｅｃｔＣＯ巧ｃｏｎｔａｉ打ｓａｌｏｔｏｆｃｏｎｔｅｎｔｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｒｅａｔｅｍｏｒｅｖａｌｕｅｇｇｐｊ，，ｒａｃｔｉｔｏｎｅｒｓｍｕｔｉｍｒｏｖｅｗｏｒｃｉｅ打ｃ．Ｔｅｒｅｆｏｒｅｈｏｗｔｏｅｓｍｔｅｔ；ｈｅｃｏｓｔｏｆｃｏｎｓｒｕｃｔｐｉｓｐｋｅｆｉｙｈｔｉａｔｉｏｎ，ｑｕｉｃｋｌｙｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｓ．Ｉｎｔｈｅｓｔａｇｅｏｆｐｒｏｊｅｃｔｆｅａｓ化ｉｌｉｔｙｓｔｕｄｙ，ｗｅｎｅｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅ１：ｈｅｃｏｓｔｏｆｐｒｏｅｃｔａｓｔｉｈｅｂａｓｉｓｒｉｃｅｆｂｒｂｉｄｄｉｎｉｎ化ｅｆｉｉｔｕｒｅ．Ｔｈｕｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｊｐｇ，ＣＯ打ｔｒｏｌｃｏｓｔｏｆｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｗｅｍｕｓｔｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｃｏｓｔｏｆｒｏｅｃｔｉ打ｔｈｅｅａｒｌｓｔａｅｏｆｅｎｉｎｅｅｒｉｎ，ｊｙｇｇｐｇＣＯ打ｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｈｏｗ化ｅｓｔａｂｌｉｓｈｌ；ｈｅｍｏｄｅｌｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｐ＊ｍｒｅａｌｒｏｂｌｅｍ比ａｔｗｅｎｅｅｄｔｏｓｏｌｖｅ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｅｔｈｏｄｓ化ｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｒｏｅｃｔｃｏｓｔ，ｂ山ｔｈｅ化ｐｙｐｊｍｅｔｉｉｏｄｓｈａｖｅｔｈｅｉｒｄｅｆｅｃｔ，ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｓｎｏｔｈｉｇｈ．Ｈｏｗｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｔｔｗｈｉｌｅｒｅｔａｉｎｉｎ１：ｈｅｓｅｅｄｏｆｅｓｔｉｍａｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｏｒｔａｎｔｔｈｉｎｈａｗｅｎｅｅｄｔｏｓｅｒｉｏｕｓｌｇｐｐｇｙｓｔｕｄｙ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｋｉ打ｄｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖａｌｕａｔｉｏ打ｍｅ化ｏｄｓ，ｂ山化ｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｉｓｎｏｔｈｉｇｈ，ａｎｄ化ｅｅｒｒｏｒｉｓｌａｒｇｅ．Ｗｋｈｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｐｅｏｐｌｅｗｉｌｌｃｏｍｂｉｎｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒｇｒａｄｕａｌｌｙｔｏｆｉｎｄａｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｉｓａｅｒｍａｉｎｌｄｅｓｃｒｉｂｅｓ化ｅｆｕｚｚｍａｔｈｉａｔｈｅｏｒｐｐｙｙ，ｇｙｙ，ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｉｃｓｆｌｉｚｚｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄｒａｔ；ｈｅｏｒｃａｎｓｏｌｖｅｔ；ｈｅｒｏｂｌｅｍｏｆｓｉｍｉｌａｒｉｔ，ｙｇｙｙｐｙｅｆｅｃｔｉｖｅｌａｎｄｌａａｎｉｍｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｆｏｒｒｏｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｉｎｉｎｙ，ｐｙｐｐｊ，ｇａｎｄ化ｓｔｉｎｇｏｆｓａｍｌｅｓｈａｓｒｏｍｏ化ｄｒａｉｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏ打ｒｏｅｃｔｓ．Ｔｈｒｅｅｍｅ化ｏｄｓａｒｅｐｐｐｐｊｕｓｅｄｉｎｐｒｏｅｃｔｃｏｓｔ，ｔｈｅｅｒｒｏｒｃａｎｂｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｗｉｔｈｉｎｔｈｅａｌｌｏｗａｂｌｅｒａｎｅ．Ｔｈｒｏｕｈａｌａｒｅｊｇｇｇｎｕｍｂｅｒｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈａｄａｔａｂａｓｅ，ｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｏｒｙｔｏｐｒａｃｔｉｃｅ，ｐｉｃｋｓｏｕｔｔｈｅｍａｉｎａｆｅｃｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅｐｒｏｅｃｔｃｏｓｔ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄｊｇｒａｙｔｈｅｏｒｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｒｏｅｃｔｃｏｓｔ．０打ｔｈｉｓｂａｓｉｓｔｈｉｓａｅｒｕｔｙｐｊ，ｐｐｐｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｒａｆｌｉｚｚｎｅｕｒａｌ打ｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｆｉｉｚｚｄｅｒｅｅｏｆ打ｅａｍｅｓｓａｎｄｔｈｅ呂ｙｙ，ｇｙｇｒｅｒｅｌａｔｉｏｎａｄｅｆｉｎｔｔｈｉｍｉｌｎｉｎｅｅｒｉｎｔｔｌｒｅｅｄｏｕｅｍｏｓｔｓａｒｅｒｏｅｃａｓＢＰ打ｅｕｒａｌｎｅｗｏｒｋｇｙｇ，ｇｇｐｊｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｌｅｓａｎｄｔｈｅｓａｍｌｅｄａｔａａｒｅｕａｎｔｉｆｉｅｄａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｒｏｕｈｍａｎｔｉｍｅｓｏｆｐ，ｐｑｇｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏ打ｔｈｉｓａｅｒｃｏｎｓｔａｎｔｌｄｅｔ：ｅｒｍｍｅｗｅｉｈｔａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｕｎｔｉｌ，ｐｐｙｇｓａｔ１ｔｉｓ打ｅｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎ：ｏｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃａｌｃｕｌａｉｏｎｅｒｒｏｒｗｅｌｅａｒｎｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｏｆｔｈｅｒａｆｌｉｚｚｇ，ｙｇｙｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｅｓｏｆｒｅｖｉｏｕｓｍｅｔｈｏｄＳｉｓｈｉｈｅｒｔｈａｎ，ｇｐｊｇｔｈｅｓｅｐａｒａｔｅｕｓｅｏｆ化己ｆｕｚｚｙａｎｄｒａｔｈｅｏｒｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｒａｆｔｉｚｚｎｅｕｒａｌ打ｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌａｒｅｇｙｙｇｙｙｍｏｒｅ打ｅｘｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｍｏｒｅｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｗｈｉｃｈａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｏｂｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｒａｉｄｒｏｅｃｔｃｏｓｔ，ｊｐｐｊｅｓｔｍｔｒｏｖｅｓａ打ｅｗｕｔｏｎｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｃｏｓｔｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｏｎｉａｉｏｎａｎｄｉｄｓｏｌｉｆｉ．，ｐＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏ打ｆｔｉｎｃｔｉｏｎｏｆＢＰａｒｔｉ行ｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｒｅｓｅｔｉｎＭＡＴＬＡＢｎｅｕｒａｌ打ｅｔｗｏｒｋ 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硕壬研究生学位论文目次１目次摘要ＩＡｂｓｔｒａｃｔ＞１１１一第章绪论．１１．１论文研充的背景及意义１１丄１研究的背景１１丄２研巧的意义２１．２国内外研究现状２１２１．．国外研究现状２１．２．２国内研究现状４１．２．３存在的问题５１．３论文研究的内容５第二章工程造价的基本理论７２．１建设工程造价７２丄１我国工程造价的发展过程７２丄２工程估价的作用８２丄３工程造价估算方法分析９２．２影响造价的主要因素１１２．２．１宏观因素１１２．２．２微观因素１１２．２．３投资决策阶段１１２．２．４设计阶段的控制和管理１２２．２．５招标投标阶段１２２．２．６施工单位的技术水平和素质１２２．２．７竣工结算阶段１２２．３工程造价组成１３２．３．１建筑安装工程费用的概述１３２．３．２按费用构成要素划分的计算公式１３２．３．３按造价形成划分的计算公式１４２．４本章小结１５第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算１７３．１模糊数学的基本理论１７３丄１模糊数学的产生１７ ２目次硕ｔ研巧生学位论文：３丄２模糊数学的应用与发展１７３．２模糊数学的运算方法１８３．２．１模糊集合１８３．２．２模糊数学的表示方法１９３．２．３隶属函数的确定２０３．３基于模糊数学的估价模型２０３３１．．权重的分析２０３．３．２内积与夕ｈ积２２３．３．３贴近度的确定２２３．３４２３．特征因素的选取３．３．５预测模型估价的计算２３３．４实证分析２４３．４．１模糊数学法２４３．４．２实证分析的步骤２４３．５本章小结２９第四章基于灰色理论的工程造价估算３１４．１灰色系统理论３１４丄１灰色理论的基本概念３１４丄２灰色理论的发展过程３１２４．２ＧＭ１，１模型３（）４１ＧＭ１１．２．（，）模型建模步骤３２４．２．２ＧＭ１１３４（，）模型误差检验４．３基于灰色理论的造价模型３５４．３．１灰色关联度的基本原理３５４．３．２灰色关联系数的计算３６４．４实证分析３７４．４．１灰色理论法３７４．４．２实证分析的步骤３７４．５本章小结３９第五章基于神经网络的工程造价估算４１５．１人工神经网络简介４１５丄１人工神经网络的基本槪念４１５丄２人工神经网络的发展过程４１５．２人工神经网络的学习与特点４２５．２１４．人工神经网络的学习２５．２．２人工神经网络的特点４２ 硕壬研究生学位论文目次３５．３基于ＢＰ神经网络的造价模型４３５．３．１ＢＰ神经网络的基本结构４３５．３．２ＢＰ神经网络的基本算法４３５．３．３ＢＰ神经网络的改进４５５．４实证分析４７５．４．１灰色模糊神经网络法４７５．４．２实证分析的步骤４８５．５本章小结巧第六章结论巧６．１结论５９６．２廳５９６１作浦介６３致谢嗦６５ 硕±研巧生学位论文Ｃｏｎｔｅｎｔｓ１ＣｏｎｔｅｎｔｓＡｂｓｔｒａｃｔＩＡｂｓｔｒａｃｔＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１Ｒｅｓｅａｒｃｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｓｉｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｔｈｅａｅｒ１ｇｐｐ１．１．１Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｔｕ出ｅｓ１１．１．２Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙ２１．２Ｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ２２ｉａｉｏｎｓｔｕｄａｂｒｏａｄ１．．１Ｓｔｕｔｙ２１．２．２Ｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃｒｅｓｅａｒｃｈ４１．２．３Ｐｒｏｂｌｅｍｓ５１．３Ｃｏｎｔｅｎｔｔｈｅｓｉｓ５Ｃｈａｐｔｅｒ２Ｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆｐｒｏｊｅｃｔｃｏｓｔ７２．１Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔ７２．１．１Ｄｅｖｅｌｏｅｎｔｏｆｒｏｅｃｔｐｍｃｏｓｔ７ｐｊ２．１．２Ｅｎｉｎｅｅｒｉｎｖａｌｕａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ８ｇｇ２．１．３Ｐｒｏｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ９ｊ２２Ｔｈｅｍａｉｎａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅｃｏｔ１１．ｆｓ２．２．１Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｆａｃｔｏｒｓ１１２ｉｆ．２．２Ｍｃｒｏａｃｔｏｒｓ１１－２．２．３Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｈａｓｅ１１ｄｅｃｇｐ２．２．４Ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｍａｎａｅｔｈｅｄｅｓｎｓｔａｅ１２ｇｉｇｇ２．２．５Ｂｉｄｄｉｎｇｓｔａｇｅ１２２．２．６Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｌｅｖｅｌａｎｄｕａｌｉｔｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｕｎｉｔ１２ｑｙ２Ｃｌｔｔ１．２．７ｏｍｐｅｅｄｓａｇｅ２２．３Ｐｒｏｅｃｔｃｏｓｔｃｏｍｏｓｉｔｉｏｎ１３ｊｐ２．３１Ｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｔｈｅｃｏｓｔｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｗｏｒｋｓ１３．２．３．２Ｆｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｄｉｖｉｄｉｎｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓ１３ｙｇ２．３．３Ｆｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｄｉｖｉｄｉｎｇｔｈｅｃｏｉｓｔｏｆｆｏｒｍａｔｉｏｎ１４２．４Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｉｓｃｈａｔｅｒ１５ｐＣｈａｐｔｅｒ３Ｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙａｔｈｅｍａｔｉｃｓｒｏｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ１７ｍｐｊ３．１Ｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙｏｆｆｉｉｚｚａｔｈｅｍａｔｉｃｓ１７ｙｍ３．１．１Ｆｕｚｚｙａｔｈｒｏｄｕｃｅｄ１７ｍｐ ２Ｃｏｎｔｅｎｔｓ硕±研究生学位论文３．１．２Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｆｉｉｚｚｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ１７３．２Ｆｕｚｚｙａｔｈｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ１８ｍ３．２．１Ｆｕｚｚｓｅｔｓ？？？＂ｙ？１８３．２．２Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｆｕｚｚｙｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ１９３．２．３Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｍｃｏｎ．２０ｔｐｆｌｔｉ３．３Ｖａｌｕａｔｉｏ打ｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｆｉｉｚｚｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ２０ｙ３．３．１Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｗｅｉｇｈｔ２０３．３．２Ｉｎｎｅｒｒｏｄｕｃｔａｎｄｏｕｔｅｒｒｏｄｕｃｔ２２ｐｐ３．３．３Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｎｅａｒｎｅｓｓ２２３．３．４Ｓｅｌｅｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｆａｃｔｏｒｓ２３３．３．５Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｖａｌｕａｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ２３３．４Ｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ２４３．４．１Ｆｕｚｚｙｍｅｔｈｏｄ２４３．４Ｓｔｅｅｍｉｒｉｃａｌａｎａｌｓｉｓ２４．２ｐｙｐ３．５Ｓｕｉｎｉｎａｉｏｆｔｈｉｓｈａｔｅｒ２９ｙｃｐＣｈａｔｅｒ４Ｐｒｏｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｒｅｔｈｅｏｒ３１ｐｊｇｙｙ４．１Ｇｒｅｙｓｓｔｅｍｔｈｅｏｒｙ３１ｙ４１１ＴｈｅｂａｓｉｃＣＯ打ｃｅｏｆｒｅ化ｅｏｒ３．．ｐｔｓ１ｇｙｙ４．１．２Ｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｒｅｔｈｅｏｒ１ｐ３ｇｙｙ４．２ＧＭ１ｌ，１ｍｏｄｅ３２（）４．２．１ＧＭ（１，１）ｍｏｄｅｌｉｎｇｓｔｅｓ３２ｐ４．２．２ＧＭ１，１ｍｏｄｅｌｅｒｒｏｒ１：ｅｓｔ３４（）４Ｃｌｂａｓｏｎｒｅｈ．３ｏｓｔｍｏｄｅｅｄｔｅｏｒ３５ｇｙｙ４ｂｒｉｌｉ．３．１Ｔｈｅａｓｉｃｉｎｃｅｏｆｒｅｃｏｒｒｅｌａｔｏｎ３５ｐｐｇｙ４Ｇｒｃｏｒｌａｉｉｅｎｔｃｌｃｕｌａｔｉｏ．３．２ｅｙｒｅｔｏ凸ｃｏｅｆｉｃａｎ３６４．４Ｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ３７４．４．１Ｇｒｅｙｔｈｅｏｒｙｍｅｔｈｏｄ３７４．４．２Ｓｔｅｐｅｍｉｒｉｃａｌａｎａｌｓｉｓ．．３７ｐｙ４．５Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｉｓｃｈａｔｅｒ３９ｐＣｈａｔｅｒ５Ｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｒｏｅｃｔｃｏｓｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ４１ｐｐｊ５．１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ４１５丄１Ｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌ打ｅｔｗｏｒｋ４１５．１．２Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４１５．２Ｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４２５．２．１Ｌｅａｒｎｉｎｉｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４２ｇ５ｉａｌｎ．２．２Ｆｅａｔｕｒｅｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｌｎｅｕｒａｅｔｗｏｒｋ４２ 硕±研究生学位论文Ｃｏｎｔｅｎｔｓ３５．３ＣｏｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｉｉｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．．４３５．３．１ＴｈｅｂａｓｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４３５ｂａｓｉｃａｌｏｒｉｔｈｍＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４．３．２Ｔｈｅｇ３５．３．３ＩｍｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４５ｐ５．４Ｅｍｉｒｉｃａｌａｎａｌｓｉｓ４７ｐｙ５．４．１Ｇｒｅｆｕｚ＾ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ４７ｙ５．４．２Ｓｔｅｅｍｉｒｉｃａｌａｎａｌｓｉｓ４８ｐｐｙ５．５Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｉｓｃｈａｔｅｒ５８ｐＣｈａｔｅｒ６Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ５９ｐ６．１Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ５９６．２ｐｒｏｓｐｅｃｔ．．５９Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ６１ＡｕｔｈｏｒＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．６３Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｅｍｅｎｔ朵６５ｇ 硕±研究生学位论文第一章绪论１第一章绪论１．１论文研究的背景及意义１丄１研究的背景，我国的经济呈逐渐上升趋势，发展非常迅速，近些年来。面对这些新的形势也随之一些新的改革措施发生了，大量资金被用于资产投资，尤其是基础设施建设方面的增长幅，政府投资的项目更是需要大量的资金额度，度非常明显由政府投资兴建的项目逐渐增加，一些新的问题，需要人们采取策略有效的解决。其中由此也带来，最主要的问题就是资金，一如何控制成本也成了必须首要处理好的问题。但是，实际的工程中，总有些关于资金的问题出现，主要表现在工程款超标，，，不仅是预算超过概算甚至出现决算超出预算的现象这种后果直接导致工程款拖欠现象。因此，准痛合理的计，必须合理的支配好人、财、物划才能使国家投资的资金充分发挥效益，最大限度的为人民带来更多的利益。在工程建设的前期阶段，，就必须估算出整个工程项目的工程造价这是王程建设工作，。，中非常重要的核必环节会影响建设工程的后期工作所（＾人们必须在招标前就控制好成本，确保工程建设全过程的合理实施，。现在的市场竞争非常激烈谁能快速进行工程化，，现在科技发达价就能脱颖而出然而传统的造价估算方法需要很长的时间来计算。虽然，，用软件计算造价己经大大提高了效率，但是软件还是要将工程蓝图先绘制出来，然后计算工程量，计算的结果也会存在误差，，这种方法仍然不是最有效的准确度不高。一影响工程造价的因素不是单的，它会受到很多因素的影响，在工程设计阶段就应该分析好设计参数与造价之间的关系，Ｗ便有效的控制与管理建设工程造价指标。要想保证工程的经济性与准确性，从业者在设计方案构思和优化的过程中必须快速准确的进行估算，从而有效的控制造价预算，实。所谓的工程估价际上就是在计划准备建设的工程实施前预测它的价格，业主需要了解工程建设整个过程的每个阶段，并且掌握拟建工程的预期价格，确定标底、定标与评标，预测工程造价值对投标者而言，也是非常重要的，它将决，而且还会影响到工程实施中赢得利润的多少定投标的成败。工程管理体系中必须采用快速估算工程造价的方法建筑，只有这样才能在激烈的市场。，竞争中脱颖而出，取得预期的效果投标报价时各施工企业很据本企业的自身情况自主，报价，因此导致了激烈的市场竞争，要想在招标竞争中提供具有竞争性的建设方案不但要掌握建筑产品的价格变动，，还要把握建筑行业未来的整体变化趋势无论采用定额计价一还是清单计价，都会暴露出些实际存在的问题，为了完善这些情况，人们只能不断创新、不断前行，寻找更有效的解决方法。因此，对建筑工程快速估价方法的研究在送样的背景 一２第章绪论硕±研究生学位论文下显得尤方重要。１丄２研巧的意义过去人们主耍采用传统的计价模式，行政计划定价方式为主，建筑工程造价管理体系也都是采用上述计价方法，从业者主要依据计划价格与行政规定对工程进行编制。自从我国加入ＷＴＯ，与国际接轨之后，经济日趋繁荣，建筑市场也呈现了崭新的面貌，逐渐一的工程量计算规则引入招标投标制度。国家制定了统，不断完善工程量清单计价模式，工作中一，能够形成统的计算标准，更好的规范工程造价管理体系目的就是在招投标，对投标人而言，使，可根据自己计算的价格来参与竞争投标方更加有把握取得成功。工程，，建设前的可行性研究，会影响工程设计方案的选择给出最优的建设方案再由设计方案做出工程量清单，但实际的施工过程中，会出现很多变数，比如工程变更、工程索赔、图，面对这种情况纸设计的更改，传统的计价、施工条件的变化都会导致工程量的增减变化，降低工作效率，模式会出现弊端。因此寻找快速估价的方案是目前建筑行业应该突破的一系列复杂的系统工程组成其中会出现很多无法确定的因素新领域，会影。工程建设由，响到建设的价格，贯穿整个过程的主耍因素就是工程建造的价格，有效合理的对工程造价进行估算有着十分重要的意义。因此，快速进行估价也就变得尤为重要。目前，，，，建筑工括巧个领域巧在迅速发展由此产生的市场竞争也是千分激烈的巧此耍想化招投标工作中取得成功，就必须做到快速而准确的对工粒造价进巧估巧。幽设化的投资估算，Ｗ助于控制成本，如果建设单位在巧标前能快速化算化＿Ｘ程造价，就能够合理安排资金保证工程的顺利进行，。建设项目具有复杂多样性而且容易受到外界环境变化的影响，很多，在，必须。因此因素都能够影响工程造价估价之前认真分析是哪些主要因素对工程造价的影响较大。传统的工程造价计算需要很长的时间，会导致工作效率降低，不利于招投标工作的开展，如何做到对工程造价进行快速估算是需要重点研究的问题。１．２国内外研究现状１２．１．国外研究现状国际上很多发达国家也都非常重视工程造价管理体系，工程造价对项目的全过程实施都起着至关重要的作用，必须高度重视，合理控制预算值。英美国家十分注盡对造价信息一一的搜集与处理，它们有统的计算规则，并套用相应的市场价格，形成种快速的动态估，通常是靠规范市场行为来控制工程造价价方法，政府部口不直接参与管理，并。在美国，准确估价的前提也离不开数据的支持且每周都会发布ＥＮ艮造价指数。只有准确把握影一响王程建设的些参数值，才能快速预测拟建工程的造价，。在英国每位造价从业者都会一按照统的格式，将自己完成的项目数据上传到工程资料数据库，来实现造价信息的共享，Ｗ便快速估算预测工程。 硕±研究生学位论文第一章绪论３一Ｗ１９６０年初，第代造价模型产生，是由英国工程造价信息服务部提出的ＢＣＩＳ模型，通过对己完工程进行筛选，选择与拟建工程最为相似的工程，分别估算基础部分、主体部分、内装修部分、外部工作部分、设备安装部分和公共服务设施部分的造价，最后将其汇总，即可估算出拟建工程的造价值，其模型为：＝ｊｌ其中：ｃ为单位平方米造价估计值；ｉ？是每部分的单位造价；／是用户对这部分所添加的Ｗ时间调整系数；ｇ是数量调整系数；是质量调整系数。虽然这种模型计算简便，但却缺少灵活性，只有当拟建工程与己建工程相似程度较高时，估算结果才越准确。在１９７４年，英国的Ｋｏｅｈｎｏｕｓｋｏｕａｓ和Ｋｌ认为ＢＣＩＳ模型中的调整系数往往很难确定，而实际中任何两个王程都不可能完全相同一，所根据个己建工程的造价指标来估测巧建工程的造价值是不科学的。因此，回归分析法标志着第二代造价模型的产生，其模型为：Ｃ＝幻＋口Ｖ＋幻＾＋口＾＋口＾＋口Ｖ＋口＾巧０｜｜２２３３４４５５６６式中，Ｖ为地区指数，Ｖ为全国价格指数，Ｖ为建筑类型，Ｖ为高度指数，乂为质量指数，，，，，ＷＶ为技术指数。Ｋｏｕｓｋｏｕｌａｓ用随机抽样的方法从数据库中选取了３８个己建工程的历史数。Ｗ据，通过最小二乘法估算出了口、口、口、口、幻的值，因此，回归方程可表示。，心，４心。为：＝－；－Ｃ８１＇１．４９＋２３．９３Ｖ＋１０．９ｖ＋６．２３ｖ＋〇６７ｖ＋５．２６ｖ＋３．０９Ｖ１３，２３，ｓ６（）此模型的准确度可达到９９．８％，表明第二代模型可Ｗ应用到造价估算中。５－６［１一２０世纪８０年代初，第Ｈ代造价模型产生，其主要分为两类。第类根据计算机模工程造价拟技术建立模型，人们无法准确知道哪些因素影响着，只能将实际估计值落实在一个概率区间，，再根据计算机模拟施工过程。要想计算出工程的总造价就必须给每个分一项工程个先验概率，这个先验概率值可Ｗ结合计算机给出随机数，直到每个分项工程都得到一个相应的先验概率值，即可模拟完毕。这些随机数分别代表每个单项工程的实际造价，并将其汇总，即可得出工程总造价。虽然，先验概率是由计算机随机给出的，但是，在做计算机模拟前，，必须事先统计已建工程的资料确保先验概率值是建立在查阅大量工程资料的基础上随机给出的，这种做法虽然会比较麻烦，但其得出的结果也更符合实际值。第二类是依据人工智能技术，主要是建立专家估算系统，依据造价行业专家的Ｗ往经验来对工程进行估价，所选的专家必须是有大量实际工作经验并且参与完成过很多项目的预，此种方法的准确度取决于专家的经验算。神经网络是近年来发展速度最快的人工智能技术，自上世纪４０年代诞生来，就在很多领域广泛应用，在建筑工程估价模型中也比较常用。 一４第章绪论硕上研究生学位论文１．２．２国内研巧现状我国在改革开放レ：ｒ前，工程造价管理体系都是采用前苏联的计划经济模式。改革开放＾后，我国的综合实力日益强大，国家的经济日趋繁荣，工程建设领域发生了很大的变化。［工程造价管理模式也随之不断更新，逐渐形成工程建设概算定额和预算定额管理制度，从＂＂＂＂一量最初的前苏联模式中的量、价统开始转向、价分离，与国际造价管理模式接轨。我国在工程造价估算方面发展比较缓慢，过去比较常用的方法就是用指标法编制投资一，通过调整工程参数值估算，这些方法都是先选择个与拟建工程相似的工程，来预测结，果，这种估价方法的误差较大科技领域也展现出质的飞跃，很多。随着国家的不断昌盛造价软件逐渐兴起，人们开发研制了多款造价软件，这些造价软件的工作原理都是先将工程蓝图在软件中绘制出来，软件能够自动计算工程量，软件中己经编制了地方定额与工程，再参照市场价格，计算机就可Ｗ自动套取规范计算出工程造价值量清单计价规范。虽然造价软件使用起来比较方便，但是绘图过程中难免会出现差错，并且需要较长的时间才能一一个项目的工程估价，不能达到快速估价的效果，些新的估完成。最近几年人们研究出价模型，例如模糊数学，、灰色理论、专家系统和人工神经元网络技术等几种新的估算模型将理论结合实际，也证明了这些模型的可靠性。：１９８３年北械思姆授首次在工程估价领域中结合丫模糊数学的概念，引句实Ｉ体结介，在Ｘ程实践中应用模糊数学方法，从而达到了快速化价的要求；１；。这种方法述立存有大量＿１程实例的基础上，并要求工程之间的相似程度必须很高，才能将误差控制在〇％＾，１？内但对于相似工程的选择往往是靠主观经验来判断的。王孟钩Ｗ１９９４年利用模糊数学和灰色系统理论，深入研巧建筑工程造价，并在此基础上制成软件，使建筑工程造价走上了程序化、数据化、科学化的轨道。１９９５年蔚承建、王文涛、苏振民等人深入研究ＢＰ人工神经网络模型，并将其应用到工程估算领域［，神经网络模型具备较强的自我学习能为、分布式存储能力，可式使估算精５％度控制在Ｗ内。一［＾２００７年王晶、王运霞针对影响工程造价的特征因素进行分析，并将其分为两类，一类为精确变量，另类为模糊变量。他们根据神经网络自身的特点，提出姐合模糊神经网络的概念，不断优化模糊神经网络的隶属度及推理规则，并将此模型应用到实隙的Ｘ程案例中，得到了较为满意的结果。由此得出结论，此方法是有效的，为工程成本预测提供了新的参考依据。２００７年韩学峰将模糊数学理论应用到工程成本估算领域，省去往的复杂计算过，提高了工作效率，同时也使招标工作变得非常方便，程。通过对模糊数学理论的不断研究总结出利用模糊数学估算工程造价的详细计算过程，并通过大量工程实例对此项研巧进行验证。 一硕±研巧生学位论文第章绪论５Ｕ一２００８年，熊燕气睡过分析大量已建工程中的数据，息结出些对工程造价影响比较大的因素，并把那些对工程造价相关线性比较强烈的特征变量作为输入变量，通过计算机建立模拟模型一，制定了套快速准确的工程造价管理系统。同时将已建工程的资料建立数据库，并及时更新，逐、不断完善步建立了智能化的造价估算系统。２００９年，戴健对影响工程造价的因素进行了深入研巧，并将ＢＰ神经网络模型应用レ、到建设项目工程造价估算中，其优点在于：可义陕速准确的对工程进行估价，从、简单一而弥补过去传统估价过于繁琐且复杂的计算缺点。其缺点是：必须耍达到定的样本数量一才能应用此种方法来训练网络，因此，在选取工程特征向量及训练样本方面有待进步完善。２０１０年，景晨光、段晓晨对遗传算法和神经网络分别进行研究，并将二者相结合，一二ＢＰ神经从而提出了遗传神经网络模型：；。其优点是学习比较灵活有效是能够解决网络收敛速度较慢这一缺点，有效提高其收敛速度；Ｈ是能够成功解决网络输入与输出的，从而提高计算的准确度。ｙ非线性问题；四是有很强的应变能力１．２．３存在的问题一一些估算模型，些实际问题目前，对房屋建筑的快速估价己经形成了但是仍然有，一需要进步研究验证，在构建工程数据库时，，。例如人们是否能确保数据的及时更新由于建筑工程比较夏朵，建巧工程的情况义把多变的，工程模糊性较乂，因此，如何确定影响工程造价的主要特征因素，就需要我们根据往的经验来深入研究。应巧神经网络模型进行估价时，最重要的就是对样本的筛选，为了避免盲自的选择样本数据，先对样本数据一，，进行处理，采用何种方法挑选出与待估工程相似度较高的工程需要我们进步研究Ｗ便提高工作效率与准确率。１．３论文研宛的内容本文主耍对工程造价管理中的投资估算阶段进行造价分析，并认真阅读大量文献资一工程中的这些问题，认识到目前研究成果存在些不足的地方，有选择性的对研料，针对究成果进行参考，并对其进行改进。本文的创新之处在于将模糊数学和灰色理论同神经网络结合，根据模糊数学的贴近度与灰色理论的关联度计算出与待估工程最为相似的己建工程，，。选取数据库中的若干个王程分别计算出这些工程与拟建工程的贴近度与关联度并将其按照从大到小的顺序进行排列，选取贴近度与关联度均排在前面的工程，这些工程是与待估工程最为相似的工程，再将相似程度最高的工程作为神经网络的训练样本，新模型，。的设计弥补了过去的不足不仅达到快速估价的要求，而且提高了估算的准确度论文的主要内容如下：（１）阐述了论文研究的背景及意义，详细介绍了目前国内外对工程造价的研究状况。 一６第章绪论硕±研究生学位论文（２）概括了建设工程造价的主要内容，列举了传统的估价方法及工程估价的作用，说明了影响工程造价的主要因素，并系统的描述了建筑安装工程费用的相关内容。（３）概括了模糊数学理论的相关知化概述了模糊集合的基本运算规则（＾及贴近度的计算方法，并提出了基于模糊数学的估价模型。（４）概括了灰色理论的相关知化概述了ＧＭ１，１模型认及灰色关联度的相关知识，（）并提出了基于灰色理论的估价模型。（５）概括了人工神经网络的概念，并引入ＢＰ神经网络的相关原理和算法Ｗ及对ＢＰ神经网络的改进方法，并提出了基于ＢＰ神经网络的估价模型。一（６）结合工程实例，选取化宁省内各城市的些框架结构，将工程案例应用到数理模型中，分别用模糊数学、灰色理论Ｗ及灰色模糊神经网络模型进行实例验证。 硕±研巧生学位论文第二章王程造价的基本理论７第二章工程造价的基本理论２．１建设工程造价工程造价所计算的费用贯穿于工程建设的全过程，要做到准确估算就必须全方位考一虑，用于工程建设投资的每笔款项都耍计算在内。工程造价的估算是建设项目投资的核、屯部分，它能够控制工程后期的正常施工，并合理分配资金，人们必须高度重视建筑王程的造价估算。建设工程造价，包括工程建设过程中的生产经营费用和投资管理费用的总和。进行估价预测前，应该了解项目的整体构成，有些费用是国家或地方规定必须缴纳的费用，如规一些小比例费用是可费、工程排污费，还、社会保险费等，这些费用不需要预测有１＾１直接，忽略不计的，这部分费用对工程造价的影响较小不会对工程的总造价值产生影响，。所１＾必须有针对的对王程造价的构成部分进行研究分析，并预测其主体重要部分的费用。工程造价的理解可Ｗ分为两种一，种是广义的对，即对业主而言，从工程项目决策到竣工验收一、交付使用或实际开支的所有固定资产的投资总和。另种是狭义的，也就是从施工单位来考虑，主要是估测实际材料的使用情况、人力分配情况、分包转包等交易活动造成的建筑安装工稍费川，巧实就化巧施工企业组。Ｉ织化产和经巧巧巧这部分费川的总和２丄１我国工程造价的发展过程工程估价是在英国率先出现的，建筑行业逐渐发展壮大，，１６世纪到１８世纪无论是一工程数量还是规模都在不断的变化，随之也出现些对工程测量估算的专业人±，逐渐形成了建筑王程估价这个概念。在市场经济不断变化的情况下，工程估价也随着工程建设的，发展日趋完善，由最初只是粗略的估算已完工程量的价格逐渐发展成在初步设计阶段提。工出概算，可行性研究阶段提出投资估算程造价不仅影响巧步设计阶段和可行性研究阶段，必，，同时还影响着施工的全过程须事先制定工程建设管理的内容确保施工的顺利进行，合理安排施工过程的资金分配，使支出不超过所能承受的范围。新中国成立后，国家开始大规模的提高经济建设，政府投入大量资金促进各行各业的一些新的变动发展，建筑行业的发展受到国家的高度重视，工程造价也出现。因此，并先后经历四个阶段的改进。从建国初期开始，到２０世纪５０年代中期的这段时间，我国没有一形成套完整的计价方法，为了满足工程大规模发展的需求，只好借鉴前苏联的概预算定额管理制度。２０世纪５０年代中期到９０年代初期，主要由政府控制工程造价管理制度，通一一过不断的完善己有的制度，工，政府最终制定了套统的预算定额与工程量计算规则程所需的费用由直接费和间接费构成，汁算出工程的直接费，再按照相关规定计算出间接费。从２０世纪９０年代到２００３年这段期间，我国经济的发展突飞猛进，对工程造价的管理也 ８第二章工程造价的基本理论硕丈研究生学位论文一＂一提出了些新的建议，在传统造价管理模式的基础上，做了些调整，提出了控，因此＂制量，，，、放开价、引入竞争的改革方法根据行业发展变化及时作出调整更适应建筑レ行业的新形势。参与投标必须ッ定额要求为前提，还要综合考虑市场情况、工程概况＾＾及一些风险因素一，必须＾统１的工程量计算规则来计算工程量。为了迎合社会的不断发展变化，我国的工程造价管理体系也不断的做出了新的改进，使得建筑工程建设领域更加规范一化、系统化，也为国民的经济发展带来定的收益。２丄２工程估价的作用（１）工程估价对投资计划及控制成本有很大作用工程估价对投资的作用是显而易见的一，般都是按照工程的建设工期、施工的进度、一累计投资金额并根据不同年限制定计划。每个工程在制定计划的过程中都要经历很多次修改，目的就是寻找最优的方案，只有准确的投资方案才能使资金的利用更有价值，才能一一充分发挥它的作用，这些预测的方案相互之间又是关联的次的，每次的更新都是对前总结一一，最后次也是对工程的预估控制最合理的次，但还要考虑投资者的财务能力，不能超出投资者的财务承受能为，要充分发挥投资效益的利用价值。（２）工程估价影响项目的投资决策在工程建设的全过程中，很多因素都会影响项目的决策，制定合理的项目决策方案，必须认真调巧施工环境的好坏、工程投资的多少、施工工艺的难易巧度，只巧做好充分的准备工作，才能取得令人满意的成果，，。面对这些情况在投资决策前快速估算价格将投资者的资金控制在有能力支付的前提下，确保后期工程施Ｘ的顺利开展，如巧超山能够投资支付的能为，那么投资者就必须放弃投资项目，可见决策前的投资估价直接影响项目的。。实施因此，项目决策阶段的工程造价估算是项目财务分析和经济评价的主要依据（３）工程估价直接影响筹集建设资金市场经济体制的完善与投资体制的改革，导致投资者必须具备非常强的筹集资金能为，工程建设的每个阶段都离不开资金，只有充足的资金才能够确保工程建设的顺利进行，一，，送样会有助于资金的筹集，在筹集资金之前先确定个范围。合理预测工程造价有利一，于投资者指定筹资方案，般情况都是向银行或者是金融机构贷款这些信贷机构也是要根据项目的可行性来决定偿还能力。（４）工程估价能够促进产业结构的提升和利益的合理分巧在计划经济体制下，很多方面都进行了大幅度的改革，国民经济各部口和企业间的利益分配也受工程估价的影响。政府采取压低工程造价成本的方法，用有限的财政资金筹建一更多的工程项目，这样会带来些问题，使得劳动消耗的付出与回报不成正比，不能充分利用其价值，，。至于没能实现价值的那部分资金将会重新进行分配最后都成为了投资者的资金，。这种利益分配有利也有弊它会促进政府各部口投资方向的迅速发展，为政府带来更多的利益，也有利于宏观经济的发展与产业结构的合理调整，。但是长期采用这种分配制度，也会使建筑企业的利益受到严重的损失，建筑行业长期亏损，又会直接影响国民 硕±研巧生学位论文第二章工程造价的基本理论９经济建设。，不利于行业的发展政府应该采取正确的方法控制价格，在宏观调控的大环境中，力求做到对建设规模、产业结构、利益分配的合理调控。由此可见，工程造价的作用将会在这方面表现的尤为重要，也应该受到更多的关注。（５）工程估价影响投资效益的评审我国的施工水平要想有所提高、与国际接轨，就必须在工程造价管理方面有所成就，必须解决由计划经济体制遗留的问题，引领王程预算朝着规范的道路发展。在评审投资效益时，专家们主要根据各方面的指标来进行评审，而工程估价能够提供多种评价指标，并且能够提供较新的价格信息，为其他类似的工程项目提供了依据。２丄３工程造价估算方法分析所谓的估算就是预测，在工程造价中，就是对未发生的费用进行预测，预测的来源主要根据己有的资料，通过仔细的分析，采用特定的方法来最终确定结果。但是，在估算之一些未知领域进行确定一前，有效的估算需要具备些条件，例如，需要搜集，人们无法对大量的资料作为参考的来源，，在参考之前，还需要将这些信息与待估工程进扛对比筛选，根据相似程度估算工程造价出与待估工程相似的部分。（１）完全套用定额的定额单价法这种方法其实就是施工图预算法，参照前苏联的管理模式，由政府规定工程造价的主体结构，根据工程量计算规则的巧关要求，分别计算出各分部分项工程的工程量，然后再（分别套取地方定额或单位工程估价表。单位化价表化山不同地１幻构工粗造价巧理部ｎ规一定的，有统的预算定额基价。）根据不同的工程类剔Ｗ及企业的等级资质计算间接费、其他费、措施费等，并将这些费用汇总，就是最终想要确定的工程造价值。快速准确的估。算建筑安装王程造价，能够为工程合同价款与编制标底及投标报价提供有效的依据（２）基于实物的工程造价估算方法实物法主要是结合工程自身情况与市场实际情况，将构成工程的各项材料进行分类，人レ，、材、机的量相应乘ッ基础价格来计算工程造价。这种方法实现了量、价分离的原则彻底改变了传统定额法的基本观点。实物法将人、材、机分鬼数量和价格两个部分，其数量是由实际建设所消耗的量来确定，价格就是市场价格，随市场价格的变化而变化ｔ，。所ｕ，也更切合实际。但此种方法却没有得到广泛使用这种估价方法准确率较高，主要原因就是实际操作时很难从繁多的工程巧目中将各种消耗材料分类汇总，所Ｗ，在建设条件不充一分的情况下，般不会采用实物法进行估算。（３）单位生产能力估算法单位生产能力估算法，其实质就是从大量已经竣工验收完的工程中，挑选出与估算项目性质最为相似的工程，根据拟建项目的生产能力，适当调整计算系数，得出估算的王程造价额，计算模型如下： 二章工程造价的基本理论硕±１０第研巧生学位论文Ｑ口－Ｕ占ｒ其中：Ｃ为拟建工程项目投资估算额；Ｃ为己建工程项目投资估算额；ｗ，Ｓ为拟建工程项目的生产能为；为已建项目的生产能力；ｙ／为调整系数。此种方法是根据线性关系来解决问题的，将工程项目的建设投资与其生产能力看成是一。种简单的线性关系，但很显然这样估算出的结果精度不够准确在使用生产能力指数法时，还需要注意它的使用条件，必须是相似程度高的工程才可Ｗ应用此方法，因为只有高度相似的两个工程才能使估算的结果更加准确。在实际工程中，由于不同项目之间存在着差异性一，比如时间、空间、施工条件不同等，导致生产能力与造价之间不定就是线性关系，因此，实际工程中应该认真考虑。（４）生产能力指数法生产能为指数法与单位能力估算法是比较相似的，其实也是对单位生产能力估算法的一改进，在具体应用的时候，要想提高巧算的精度，就不能将生产能力与投资估算视为种简单的线性关系一，应该将它们之间的关系当作种非线性的指数关系。计算模型如下：Ｃ二－Ｃ２２ｎ知（）ｆ：ＣＣ其中ｙ为拟建工程项目投资估算额；为己建工程项目投资估算额；，Ｓ为拟建工程项目的生产能力；＆为已建项目的生产能力；ｗ＜／为调整系数；《为生产能为指数，０？＜１。在工程建设中，工程项目的造价值与工程规模的大小之间是非线性关系，表现在单位造价随工程规模的增大而减小。对于生产能力指数《的取值规定如下：根据拟建项目与己０－．５２１５０建项目规模之间的比值来确定，比值在时，取值为；若比值小于或者等于倍时，６－０并且拟建项目是靠增加设各来扩大规模时．７，取值为化，如果是凭借增加同样规模设备一来完成的－，则取值为０．８０．９。生产能力指数法的误差般可控制在２０％Ｗ内，若了解工程规模和施工流程，可采用此种估价方法，但工程资料必须可靠，且拟建项目与已建项目各方面条件要基本相同。（５）比例估算法比例估算法就是根据构成工程造价的各项费用与其他费用之间的比例关系来进行估算，比例关系由己建项目的造价资料计算求得。首先计算己建项目的主要设备与项目总投资的比例，根据计算的比例关系来估算拟建项目的总投资额，计算模型如下： 硕±研巧生学位论文第二章工程造价的基本理论１１Ｃ＝ｘ－２３巧。（）其中：Ｃ表示拟建项目的工程造价；Ａ表示主要设备投资占顶目总造价的比重；戶。表示第《种主要设备的单价；了。表示第《种主要设备的数量。２．２影响造价的主要因素２．．２１宏观因素主要是指由国家整体的经济形势和市场体制的情况所造成的一些不受企业控制的因。素，在某些方面有所体现市场材料价格的变动或者企业内部人员的调动都会影响工程造一价，国家实行宏观调控，使得银行和竖金融机构的基准利率有所变化，发改委对物价的调整会影响消费指数，这些都冲击着贷款资金的多少。一工程动态估算的个重要依据就是工程造价指数，它关系着不同时期工Ｐ造价的相对。变化，并且受当地环境的影响主要是指由国家的整体经济形势和其它各方＾因素所造成的一，是企业无法控制的。随着工璋规模的不断扩大，竖新问题新情况也不断増多，为了适应这些新的变化一些法律法规，国家也在不断完善与工程造价管理相关的，比如建设部、颁布的清单模式计价就对投资估算中风险的考虑有所影响。２．２．２微观因素同宏观因素有所不同，微观因素是指可Ｗ受企业控制的，根据企业自身巧管理方式可Ｗ对投资估算做出更改。工程估算人员自身的业务水平会影响工程估价，由于工程估价本一身就是个不固定的值，所Ｗ由不同造价从业者估算的价格也不同，要想使估算价格接近。工实际值，造价从业者必须提高自己的估算水平，必须具各大型工程预算的经验程的方案规划也影响着工程造价，制定方案之前必须熟练掌握工程的相关知识，完美的设计方案为工程估价提供可靠的保障，必须将方案落实，而不是简卑的勾画草图，才能降低工程估价的难度。２．２．３投资决策阶段工程造价贯穿于项目建设的全过程，投资决策阶段对工程造价的影响具有十分重要的意义，建立科学的决策体系，严格执行投资决策阶段的相关制度，明确决策责任制，这是合理确定投资估算值的关键。各从业人员也应该提高职业素养，对工程的毎个环节都严格把关，避免由于疏忽大意而造成的损失。只有正确的项目决策，才能优选出最佳的投资方案，才能合理的配置资源。正确确定投资估算值有助于后续工作的执行，投资决策阶段估测出准确的造价值，有利于做到宏观控制工程项目。 １２第二章工程造价的基本理论硕±研究生学位论文２．２．４设计阶段的控制和管理建设单位首先要重视的就是如何提高设计阶段的控制与管理，因为按比例来分配，设计阶段所占的比例最高，据相关资料介绍，工程建设分为很多个环节，每个环节都对工程一一造价产生定的影响，但影响程度是不样的，初步设计阶段对工程造价的影响很大，起到决定性的作用，必须加强对初步设计阶段的控制。很多因素都能导致造价估算的偏差，尽可能设计较多的方案，并严格按照建设单位的要求来执行，避免对项目建设的要求理解偏差。企业管理人员也应该合理分配人员的工作，提高工作效率，这不但影响公司的声誉，，在设计阶段就做好控制与管理还会为公司带来更大的利益。总之，将工程造价最大限度的最优化，为企业带来更多的利润。２．２．５招标投标阶段工程招投标是建筑行业体制改革后的主要内容，建设工程的招投标工作也受到了人们的高度重视，。为了加强对工程造价的管理与控制有关法律法规不断完善招投标程序、制一度，有效的防止些腐败现象Ｗ及不正当的行为，、、原则使工程造价的形成过程透明化具体化。，，挂到公平、公正、公开的原则在招投标阶段，合理控制工程造价不仅能够发，还能促进企业自身的发展挥投资者的经济效益，提高技术水平与王作效率，在保证质量和工期的情况下，有效降低工程造价，为企业带来更多的利涧。２．２．６施工单位的技术水平和素质管理是企业永恒不变的话题，技术管理又是企业管理中的核也部分，工程合同的签订与竣工验收决算过程都与技术管理息息相关。施工单位的技术水平直接影响工程造价的估算，施工组织合理性安排能够保证单位管理的科学性。如果企业内部技术、质量、人员分配不合理，，还会导致资源配置不合理，不但会影响企业的形象，必须减少浪费严格执行每个环节的工作，尽量控制成本，为施工企业争取最大的利润。造成工程结算超过工程预，比如工程变更、施工条件的变化算的情况有多种、施工工艺方法的改变、机械设备的型号及由不可抗力因素导致的事故，虽然无法预测这些情况，但是人们应该事先合理的计划，将由各种因素导致的风险都考虑在内。建筑施工技术不仅包括图纸审查、编制施工组织设计、质量检测与洽谈，还要掌握国家规范规定的技术标准，从而有效的控制工程预算。２．２．７竣工结算阶段竣工结算审核是建设工程造价控制的最后环节，对工程造价的控制十分重要，必须仔细核实此阶段的工程造价，。结算的主要工作就是对施工过程的实际情况进行查实根据查实的情况重新调整、确定工程造价，负责结算审核的人员必须做到仔细认真，避免多算、漏算导致的误差。竣工结算阶段的审核结果即为最终的工程造价，也是建设工程造价的依据，具有法律效益。 硕±研究生学位论文第二章工程造价的基本理论１３２．３工程造价组成２．３．１建筑安装工程费用的概述建筑安装工程费实际上就是指建设单位支付给从事建筑安装工程施工单位的所有费用，，。在工程造价构成中建筑安装工程费是Ｗ货币形式表现的因此也被叫做建筑安装工一，些工程设备的购置费程造价具体内容包括、清理运输费、装备工程的投资等费用。在构成工程造价的几类费用中，建筑安装工程费所占的比例相对较大。建筑安装王程费用有一一两种划分方式，种是按费用构成耍素划分，另种是按造价形成划分。随着工程项目的不断发展，国家的法律、法规及相关政策也印发了新的《建筑安装工程费用项目组成》来。国家修订了过去的建标［２００３２０６号文件，适应工程计价改革的需要］更新为建椅［２０１３４４号文件，并于２０１３７月１日开始执行，２００３２０６号文件。］年同时废除建标［］２２．３．按费用构成要素划分的计算公式按费用构成要素划分，建筑安装工程费用的计算公式如表２．１所示：２一一图．１按费巧构成要素划分计算公示表—Ｆｉｉｉ．２．１ＣｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｅｌｅｍｅｎｔｓｄｖｉｄｅｄｂｃｏｓｔＣａｌｃｕｌａｔｏｎｕｂｌｉｃｉｔＴａｂｌｅｇｙｐｙ人工费二乙Ｘ曰乂工费（工曰消耗量工资单价）Ａ＝乙材料费（材料消法量Ｘ材料单价）材抖巧化二＋％Ｘ。｛（材抖原价运杂费）巧巧率（）＂球购保营费率（的］＝乙Ｘ（。施工机械使用费（施工机械台班消耗量机械台班单抗）按施工机机械台班史价＝台班折旧费＋台班大修费＋台班经萬修理费＋台班安拆费及场外运费＋台班费胃＇、人工费＋台班燃料动力费＋台班车船親费费仪＋ＩＩ仪表使用费可程使用的仪器化巧擁销费维修费＿构ａ）从分部分项工程费为计篡基础成要）二Ｘ人工费占分郭分巧工程费比例％企化管理费费率促哉霞最僅登琴鬻（）年有效施工天数Ｘ乂工单价生泉赵＊（。口、人工费和机械费合计巧计算叠础企化管二理费企化管理费费率㈱岸不廉巧全壬户１抓％—ｘ－年有效施工天数（人工单价每工日机楠使用费）。）口、人工费为计算基础＇＝企化营理费费率ｅ。）重已挡年晋罕截ａＸ：ｉ齡年有效施工天数Ｘ人王单价Ｉ １４第二章工趕造价的基本理论硕±研究生学位论文２一续图．１按费用构成要素划分计算公示表ＣｏｎｔＦｕｅｎ—ｉ２１ＣｏｎｓｅｌｅｍｅｎｓｄｉｖｉｃｏｓＣａｌｃ山ａｔｏｎｕｂｌｉｃｉＴａｌｅｇ．．ｔｉｔｔｔｄｅｄｂｙｔｉｐｔｙｂ工程造化管理机构在确定计价定额中利润时，应ａ定窥乂工费或（定窥人工费＋定额机械利润费）作方计算基数，其蓉率巧握历年工程造价巧累的资料，，巧结合建筑市场实际确定．ａ单位（巧项）工程测算。＝（１）化会保险费ｒ（工程定额人工费Ｘ社会保险费和化房公巧金费率〉Ｘ＿（別住房公巧金（工程定额乂王蓉社会保险费和化房公积金费率）城费（３ｉ）工程排巧费等其他巧列而巧ｊ入的规费圆紅程巧在地环樹呆护等部ｎ规定的禄准＾费繼纳。，按实计収列入巧＝Ｘ稱金税前造价综含稱率（《）２＂１（）纳热地点在市区的金业成二￣任。〉￣－１要結合热率７ｒｊ＾７－－（３％—一７？ｉ）的）巧４的）１巧ｉｘ（ｘ２（別纳税地点在昼城、镇的企业ｆ］划巧金二￣ｔ寺合锐準成）１分ｒ；－－－－３％ｘ５）（３％Ｇ％＾〇ｌ３％（％ｘ３％）ｘ２？）＜３）．纳巧地点不在市区．县诚、错的企化—－台巧率――—￣－￣－（％）ｉ：；，－０－■－°＾－１（？（〇ｘ〇）（？）３３％Ｘ１〇）３３３％ｘ２〇２．３．３按造价形成划分的计算公式２．２：按造价形成划分，建筑安装工程费用的计算公式如表所示２一一图．２按费用构成要素划分计算公示表Ｆｉ一．２２Ｃｏｎｂｌ山ｅｇ．ｓｔｉ山ｅｎｔｅｌｅｍｅｎｔｓｄｉｖｉｄｅｄｙ〇〇別ＣａｃａｔｉｏｎｕｂｌｉｃｉｔＴａｂｌｐｙ分部分巧工分部分项工程费＝乙（分部分巧工程量Ｘ综合单衍）程费式中：综合单价毎巧人工费、材抖费、施工机具使用费、企化管理费和利润。巧困家计量规范巧定应予计量的措施巧目：溫，巧计算公式为＝Ｘ措施巧目费２：（措施巧目工援量综含單价）＾国家计量热巧規定不宜计星的措麻巧目计算方法如下溫捲施巧目费（１）安全文明旋工费＾安全文明施工费＝计算基数Ｘ安全文明施工费费率（％）＂刻（２）夜间施工增化费巧＝Ｘ巧间施工増加费计算基数夜间施工増化费费率（％） 硕±研巧生学位论文第二章工程造价的基本理论１５续图２２—计算公示表．按费用构成要素划分一ｉｌｉｕｅｎｌＣｏｎｔＦｉｇ．２．２ＣｏｎｓｔｉｔｔｅｌｅｍｅｎｔｓｄｉｖｉｄｅｄｂｙＣ０巧ＣａｌｃｕｌａｔｏｎｕｂｃｉｔＴａｂｅｐｙ（３）二次搬运费二次旗运费＝Ｘ二次搬运费费率成计算基数（）（４）冬雨季施工増巧赛＝Ｘ冬雨季施工増加费计算基数冬雨季施工増化费费率（％〉措施项目费（５）已完工程及设备巧护费＝％已完工程及设备保护费计寶基数Ｘ已完工程及设备保护费费率（）按？＋上途（２）（５）圾措施巧目的计费基数应为定额人工费或（定额人工费定窥机造械费〉，其费率由工程造价管理机构巧提各专化工程特点和谓查资巧综合分祈后确化〇＿￡＜１）曹列金额由建设单位巧据工程特魚，按有关计价瑚定巧算，旌工过程中由建成设单位羣握使用、扣除含同坑款调整后如有余額。，归建设单位Ａ貧徘巧＾呂费４巧ＭＡ心Ａ巧（２）计曰工由建设单位和施工金业按施工过穫中的签证计价。分（３）总承包服务费由逢设单拉在招标控满价中巧据总每遐堯巧围和有关计价規定编蒂。ｊ，施工企化投禄巧自主巧价，肛过程中按签约合同价执行￣￣￣．建设单位和施工企化均应按照省、自巧区、直辖市或行业建设主管部ｎ发布标准计规费Ｉ算巧费和热金。，不得作为竟争性费用建设单位和施工企化均应按照省、自冷区、直辖市或行化達设主管部ｎ发布标准计热金．賓规费和热金，不得似请争性费用。Ｉ２．４本章小结本章首先介绍建设工程造价的总概念，接着阐述了我国工程造价的发展过程，并从５工程估价的作用一。介绍了过去几种常用的造价估算方法个方面强调了，总结出些影响工程造价的主要因素。最后，按照费用构成要素与造价形成分别对建筑安装工程费用做详细的概述。 １６第二章工程造价的基本理论硕±研究生学位论文 硕ｉ研究生学位论文第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算１７第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算３．１模糊数学的基本理论模糊的概念就是指不明确不清晰的概念，模糊数学主要用来解决数学方法中具有模糊性现象的数学问题，，。在日常生活中很多概念都是模糊的往往都是根据经验、凭感觉给一一出个虽不准确但很相近的答案，，。比如我们用手去触摸盆热水虽然不知道这盆水究一竟是多少摄氏度，但凭着感觉与经验就能说出个大致范围，生活中有太多相似的例子。一因此，种新的解决模糊信息的数学工具诞生了，这就是模糊数学，它是用来综合处理模糊信息的，利用数学方法揭示模糊事物之间的相互关系，解决其内部的数量关系。３丄１模糊数学的产生ｓｔｉｗｉ模糊数学是由美国加利福尼亚大学自动控制论专家扎德研究得出的。１９６５年，扎德教授在《信息与控制》杂志上发表了论文《模糊集合》，从此模糊数学宣告诞生。模糊一数学所反映的现象都是客观存在的，但都是些模糊不清的概念，具有模糊性。模糊数学就是用来解决生活中不能明确的模糊概念，在解决某些问题的时候，通常只有两种状态，１Ｇ即属于与不属于，用数学语言表巧就是取或者取，而模糊数学突破了这种决定性化态，－－么－将结巧多样化，使其化到０，，些实惊Ｎ题。将模糊集合的特［叫１川能更有效的解决１征函数称作隶属函数，送个值越逼巧，就表示从属于送个集合的程度越高：相反，越逼近０，就表示趋近集合的程度越低。ＬＡ１Ｔｈｔｔ＆．．扎德教授于９７５年所发表的长篇连载论著《ｅＣｏｎｃｅｐｏｆａＬｉｎｇｕｉｓｉｃＶａｒｉａｂｌｅ化Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ化ＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＲｅａｓｏｎｉｎｇ》，提出了语言变量的概念，并深入研究此概念。一模糊集合理论中的模糊语言是项非常重要的创新理论，因此，人们对其语言的表述十分一注重，，，仔细研究模糊语言会对解决处理模糊性关系起到定的帮助甚至有人预言此方法对控制理论一、人工智能等领域也起到了定的影响作用。３丄２模糊数学的应用与发展模糊数学的最大价值就在于它的广泛应用，传统的经典数学主要特点就是能够精确处理问题，虽然模糊性与精确性是两个相反的概念，但模糊性也有比精确性更有利的地方，一实际生活应用中也较为广泛，因此不能否定模糊数学的应用价值。模糊数学并不是没有个准确的把握程度，虽然它是模糊的概念，但是它会把这个模糊的概念讲述的十分清晰，会让别人感觉到它实际上是条理非常明确的。有时候模糊性在实际生活中的应用价值甚至一些特点大于精确性，模糊性自身具备数学的。扎德教授Ｗ统计数学和传统数学为理论根据，创造了模糊数学，统计数学应用的范围是从必然到偶然的转变，而模糊数学的范围则是从精确到模糊的转变。 １８第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算硕±研巧生学位论文目前，模糊数学的发展历史虽然只有４８年之久，但其涉及到的领域却非常广泛，它涉及应用数学、自然科学、管理科学和人文科学等方面，在科学技术方面的应用都取得了比较成功的效果。特别是在智能计算机的开发与应用上取得了湿著的成果，模糊数学在所。涉及到的领域中占据着非常重要的地位，促进了国家的祭济发展与繁萊义２模糊数学的运算方法３．．２１模糊集合在集合中有交集、并集、补集和空集这些概念，那么，在模糊集理论中也存在着类似的运算，但是由于模糊集合中没有绝对属于或者不属于，所Ｗ模糊集运算的确定就必须通过隶属函数之间的关系来表示。这些运算都是由扎德来定义的。在论域义中，设模糊集为Ｃ，它可Ｗ由＾和及进行并集运算得出，通常被记作，设Ｃ的隶属函数为《。〇），＾和公的隶属函数分别为ｍ／ｘ和Ｍ，它们之间的关系可表示为：）ｓＯ）Ｍ＝ｊｃ＝ｘ＼＼ｆｘ＆Ｘ－ｘｍａｘｗ，Ｕｘｕ／Ｕｘ，１＾（）（＾（）ｇ｛））＾｛）ｇ｛）口）＾＝同理，若模糊集和公进行交集运算得到模糊集Ｃ，可将其记作Ｃｖ４ｎ公。那么，隶属函数Ｗ与＾和公的隶属西数和Ｍ之间的关系表示为：０）ｇＯＯ＂＝乂＝乂Ｘ－２句１１１虹《又，＂八，Ｖｘｇ口：（（４（）丑（（））用才表示模糊集的补集，则隶属函数句有如下关系记作，ｗ二—－ｊｃ１＂，Ｖｊｃ巨Ｘ３＾（）＿４（句（３）这里的逻辑符号Ａ和Ｖ表示的意思是下确界和上确界，就是取最小值和最大值的意思。１、基本运算，它们之间的相互关系可按下述：假设儿化Ｃ是论域Ｕ上的模糊子集公式来表示：＝则模糊子集＾＝（１）相等：对于ＶｒｅＣ／，若公。０）包含：对于Ｖｘｅｔ／，若则模糊子集＾３公。＝－｜（３）补集；对于Ｖｘｅｔ／，若的ｌｗ，贝嚇３为＾的补集。＾的＝Ｘ＝（４）并集；对于ＶｘＧ？／，如果Ｍ（ｘ）ｍ批，ｃ也（）Ｃ＝＾ｕ公，又叫做取大运算。＝＝Ａ（５）：对于Ｖｘ￡ｔ／ＷｘｍｉｎＭＷｊｃＭ！交集，如果（ｊｃ，（ｘ，贝Ｊｃ）｛ｊ（）ｓ）｝ｇ（） 硕±研巧生学位论文第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算１９＝Ｃ＾ｎ公，又叫做取小运算。．２、运算规律（。幕等律：ＡｕＡ＝＝－Ａ，Ａｒ＼ＡＡ４（３）（２）交换律：＝＾〇公＝公〇－＜４３５（）（３）结合律；＝－ＣＡｕＢ）ｕＣＡｕＢｕＱ（３巧（＝ｎＢｎ－ＵｎＢ）ｎＣＡ３７（Ｑ（）（４）分配律：公ｕ＝＾ｎｕ〇４ｎＣ３－８（Ｑ（巧）（）＝ｎＣ－＾ｕＣＳｎＣ）（＾ｕ巧４ｕＱ（３９）（５）复原律：＝－（ｊｙＡ（３１０）－６？（）德摩根律：ＡｕＢ＝－ＡｎＢ３１１（）＝－ＡｎＢＡｕＢ３１（巧３．２．２模糊数学的表示方法（１）Ｚａｄｅｈ表示方法一论域表示为＝Ｍ…￡／，，将上的个任意模糊集记作厶它的隶属函数记，？＝…Ｉ作＾批〇，２，＂用德尔菲表示法表示为；）），＾＾＾＝＝逆耸－＾＋＋＋．．．３（巧ｔＷ２＾２＾Ｕｊ２１ｊ一这里需要注意只表示个符号，可Ｗ理解为ｗ．．对模糊集＾的隶属度＾Ｏ），不表示，，＂＂＂，，＂＂＂＂＋一分数表示论域Ｕ上的，。，其中和Ｉ个整体而不是求和（２）向量表示方法：二…＾－他，，，＂，，Ｍ３１４１局〇）〇２聲２））知識。））｝（） ２０第兰章基于模糊数学的工程造价估算硕±研巧生学位论文（３）序偶表示方法：＾＝…－４１５＂，苗＂，，）〇（１）２）局０）口３．２．３隶属函数的确定如果某些元素隶属于某种特征，就把送些元素统计并归类，称之为隶属函数。模糊集／到一合的本质就是论域ｔ［０，Ｕ区间上的个映射，就是将模糊子集的运算转变为隶属函数的运算。一＾／＾一£＾定义１；设论域为，并指定是＾／上的个模糊子集，对于任意的《〇〇都有Ｗ０＜Ｍ＜＝个相应的隶属度，将Ｍ称为＾的隶属函数，并记作Ｍ＾Ｍ，其（巧与之巧对应（）中Ｍ是ｔ／中的任意元素，或者记作＿隶属函数的值都是用阳，１之间的某个数来表示，且越接近１就说明隶属度越高，反］／一：之，越接近０，就说明隶属度越低。最大隶属度原则假设＾是ｔ中的个模糊子集，Ｕ，，是论域Ｕ中的两个元素，如果则就可Ｗ说比更隶属于模糊子集３．３基于模锁数学的估价模型３．．３１权重的分析（１）专家估测法一专家估测法就是选定《个专家作为评审，各位专家对评价指标都会赋予个不同的系，数，然后再计算这些不同系数的算术平均值将得出的平均值作为各项指标的权重，具体步骤如下：１．确定专家。对专家的要求，必须是本行业或本领域中的权威人±，不仅要有实际的工作经验，还要有扎实的专业理论知识，仅仅符合这两项条件还不够，最主要的是这些专家必须具备公平公正的道德品质。２．专家初审。将所要确定权重的各项指标呈递给每位有经验的评审专家，专家必须是在不受任何外界干扰的状态下完成评审。３．回收专家意见。选取特定的工作人员，回收各个专家给出的权重值，并妥善保管。４．权重的确定。统计完每位专家的评审结果，还要求出每项指标的算术平均值，只有一算术平均值才能作为权重值的最终结果。完成Ｗ上操作步骤后，还要进行分析，如果第轮专家意见相对集中一，得到的平均值也比较合理，就可Ｗ作为最后的权值。如果第轮的专家意见比较分散，需要进行第二轮评审，请各位专家再仔细分析并给出新的评审意见，＝ｍ。假定特征因素ｆｉｌ，２，３．．．，，具体做法３．１所直到得出相对集中的权值为止ｉ（）如表 硕±研巧生学位论文第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算２１不：表３．１专家估测权重分析表Ｔａｂｌｅ３．１Ｅｘｐｅｒｔｓｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔａｎａｌｙｓｉｓｔａｂｌｅｆｆ．．．ｆ．．．求和Ｘｉｉｍ专家１ａｉｌ辽２１ａｉｌ３ｍｌ１专家２ａ！２３２２＾３ｍ２１专家３泣１３＆２３ａｉ３ａｍ３１专家ｋａ！ｋａ泌３ｉｋ１权重ａｉ＾ｆｃ１＊１＊１＊。。＝ｕ＂，ｉｌ，２．．．ｍ巧巧…南…苗１（２）层次分析法层次分析法又叫做ＡＨＰ构权法，其英文全程为Ａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓ，简称ＡＨＰ，主要就是把比较复杂的评价进行排序一，使其成为个有序的整体，然后将所有评价分别两＇两进行比较，计算出因素的相对重要性系数，也就是权重。具体做法如下步骤：１．分析问题，构造有序整体。仔細研究给定顶目之间存在着何种关系，再根据它们之间的特殊关系来建立所需的层次结构。一一２．。层次分析法的核也问题就是建立合理并致的判断矩阵判断矩阵的构造，般采用两两比较法，将待求解问题的特征因素进行两两比较，比如ｆｉ与ｆ比较，得到判断矩阵ｊＡ＝（ａｉｊ）ｍｘｍ，邮取值如表３．２所示：表３．２两两比较权重分析表ＴａＷｅ３．２Ｐａｉｒｗｉｓｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎａｌｙｓｉｓｔａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｓ电较ｆ相同稍强强很强绝对强相同稍弱弱很弱绝对弱ｊａ１３５７９１１／３１巧１巧１／９ｉｊ一—一３．致性检验与权重求解。判断矩阵的不致程度，需要用致性检验来衡量，并确：定量化指标，将其用符号Ｃ来表示，可将其定义为如—ＷＣ＝－１（３巧－ｍ１一一通常情况下＝，用致性指标的数值来判断矩阵的致性程度。若Ｃ０，则表示判断 ２２第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算硕±研究生学位论文一Ｃ值越一货矩阵致；大，就表示判断矩阵的不致性越明盈，将临界值用表示，则得到公式如下：才°＾戊＝－３１７（）ｍ－＼＝Ｃ其中乂为判断矩阵的最大特征值，将乂的平均值记作。若Ｃｒ／Ｒ＜０．１，就可Ｗ接ｍａｘｍａｘ毛ａｘ一＝受Ａ的不致性。但是，当ＣｋＣ／Ｒ＞０．１时，必须要调整Ａ的值。义３．２内积与外积内积与外积的概念，有助于对贴近度的理解，也是应用模糊数学方法解决实际问题的重要部分。定义１：假设儿方ｅｒ（Ｃ／），＾与公的隶属函数分别为和Ｍ，那么，模糊集ｓＯ）ｉ与公的内积就＞＾＠公＝ＶＭ合可［＾ｌ表示为Ｍ八Ｍ。同理，它们之间的外积可切表如（）ｓ（））一＾０公＝ＶＭ种表示形式为－示为Ｗ。内积与外积的另：ｓ（））ｒｒ＝－）＝／１）二＝／４这公这公Ｖ幻．八，与ｙｉ？公＾？公八口．ｖ６１８（，（口），ｊ）ｓｓ＝／ｌ／１义３．３贴近度的确定贴近度主要用来表示模糊集之间的相似程度一，是模糊数学中评定相似程度的个重要指标。贴近度儿质：（巧具有如下性（１）ＪＡ＝ｌ，（）＝（２）Ｃ／，０（巧＝（３）公乂巧（，４（（４）当公ｃＣ时，有（乂〇＜儿Ａ公，Ｃ。（巧（）由定义１可知内积与外积的计算公式，并了解到＾０公与＾４货及都是阳，Ｕ内的实数，根据内积与外积的关系，得到化德贴近度的计算公式。定义２：设儿度￡巧巧，将＝－－（儿＾＠－公＋１＾＠３巧［（巧］（Ｗ２称作＾与公的贴近度。显然，０＾（儿公）＾１，当（儿巧的值越接近１，就表示两个模糊 硕±研巧生学位论文第呈章基于模糊数学的工程造价估算２３集的赃近程度越近，相反，若乂巧钓值越接近０，就表示两个模糊集的贴近程度越远。（一…．．贴近度还有其他的些表达形式＝及＝．，设＾口，口，，口，．，，，６，且。）（１。的咬。）公ｅ护（ｔ／），贝山海明贴近度＝１—－苗儿－６．３２０（巧（之，）｜ａ｜ｙｉ＝１１欧几里德贴近度１２－－＝１－－巧〇口２１＾儿巧广完（，＆））？＝１Ｖ？Ｌ１＿最大最小贴近度口八６玄（，，）Ｓ儿＝。－巧（巧号ａｖ６Ｚ（，，）＝ｉＩ一Ｉ，，除了前面介绍的；巧贴近度，还有些其他的定义方法在具体应用中应该结合实际来选择适合的贴近度计算。扎德贴近度有些不足，比如它只强调隶属度的大小，这就造成实际中会受到局限。尽营扎德贴近度有不足之处，，但是由于它的计算简便，只含有取大和取小运算，不用求和或者求积。因此，人们通常都是采用扎德贴近；计算，本文也采用了礼德贴近度来计算工程之间的相似程度。３．３．４特征因素的选取工程造价受很多因素的影响，有些因素对工程造价的影响较大，有些因素对工程造价的影响较小，所总只需要从中挑选出对工程造价影响较大的因素，就完全能够大致确定工程的总造价。确定完这些主要的特征因素，还需要给它们赋予不同的工程特征参数系数，、主要根据工程的费用及施工复杂程度来赋值，将复杂的费用较大的工程特征参数取值为１，再将其他的因素与这个基准因素进行比较，结合工程的实际情况在［０，Ｕ上赋值。建一筑物的结构复杂多样，本文主要研究的是框架结构的建筑，根据迁宁省各个城市的些工程案例，结合建筑施工的实际情况，最终确定Ｗ下８个影响工程造价的主要因素；基础类型、楼板类型、楼面工程、内墙装饰、墙体工程、屋面工程、口窗、外墙装饰，针对这８。个主要特征因素，结合数理模型的计算方法，对待估的建筑工程进行快速估价义３．５预测模型估价的升算根据扎德贴近度原理，计算出各工程之间的贴近程度，将贴近度按从大到小的顺序排 ２４第Ｈ章基于模糊数学的王程造价估算硕±研巧生学位论文？？？Ｈ个较大的贴近度ａ列，依次为ａ，《，，ａ，从中选择，ａ，ａ，它们所对应的单位。，，，，。造价分别为Ｃ，ｅ，６。将已建工程的模糊关系系数记作，巧建工程的模糊关系系数记ｉ，，一工程与拟建工程的模糊作公，为了进步提高预测精度，引进精度调整值；Ｉ，其值由已建ａ关系数决定，记作：也－义＝１＋丄１８一１尘一义一３２．（）＋０．８１＋０．４（＾（）（９ｗ４４Ｌｉ＾３．其中ｍ为特征元素的个数，将预测工程的单位造价记作ｃ，则预测模型的单位造价为：—－ｅ＝ａ住＋＿＿＋６＋＋色＿仿—彷－仿２４；Ｌｅ＋６１６１巧）（１〇色１１１口）典２３馬〇（（（，，（，）（＾，２３），）２）（３）义４实证分析３．４．１模糊数学法近来年，模糊数学方法被广泛的应用到工程建设中，具体体现在对建筑工程造价的估算方面，其主要原理就是将工程的相似程度进行定量化分析，并根据相似程度来对拟建工＾賴进行估价，这种方法操作简便，可，１＾１节省时间提髙工作效率，扣且其预计的结果也是比较准确的。首先一工程概况的汇总，需要建立个数据库，这个数据库里的资料主要来自对Ｗ往，将各个工程按照不同的结构体系进行分类，建立工程特征和预算资料数据库。确保数据库中有足够的王程项目，Ｗ便于有选择性的进行检索并与拟建工程进行匹配。随着工程项目的不断新建与扩建，还应该及时对数据库进行更新与补充。应用模糊数学方法估价的方便么处就在于避免Ｗ往的繁琐过程，如果要计算工程数量，这会花费很多时间，而且计算出。的工程量未必十分淮确，还要查概预算定额相比之下，应用模糊数学方法就会非常容易，只需要构建数据库，在数据库中检索与待估工程的基本信息相类似的工程，将这些类似工程的造价资料汇总，根据相似程度就能估算出拟建工程的造价，而且误差在允许范围之内。义４．２实证分析的步骤（１）案例分析本文选取迂宁省内５个与侍估工程比较相似的框架结构的建筑物，并根据文章前面提到的专家分析法对影响工程造价的８个主要特征因素赋予不同的权重值，得到的结果如表３。．３所示本文所选的待估工程为沈阳市某学院的实验楼，它的８个主要特征因素及其权重如表３．４所示。（２）隶属函数的确定 硕±研究生学位论文第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算２５将工程中体现某种特征的因素按优先关系排序，从已有的数据库中抽取若干个与城建一工程最为相似的工程Ｊ，并！ｉｌ其中的几个特征因素为例，进行分析估价。Ｗ其中个特征因素为例计算隶属函数值，具体计算如表３．５所示。表３．３己建工程特征因素权重表Ｔａｂｌｅ３．３Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｈａｖｅｂｅｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｗｅｉｇｈｔｔａｂｌｅ￣＼＼代号斗Ａ＾ＡＡ，＾特征基础类型挖孔巧、拾满堂基础独立基础、满堂箱型基础独立基础承台基础Ｃ３：１Ｃ３：０．６８Ｃ３：０．６６ｃａ：０．８１Ｃ３：０．化ｉｉｉｉｊ楼板类型现紹有梁现紹有梁板现擁有梁板现窥平板现窺有梁板板、平板Ｃ３ｉ：０．８２ｃａ；：０．７４ｃａｊ：０．７４ｃａｊ：０．６２ｃａ；：０．７４楼面工程面层地砖、地砖、花岗岩水泥砂浆室内复合地彩釉砖、Ｔｉｃ泥花岗岩板：走廊花岗砂浆岩ｃａ：１ｃａ；ｃａ：５ｃａ１：０；ｊ０．６６，０．８！：０．９骑．７６内墙装饰墙面大白，、刮大白乳胶涂料、釉面砖内墙混合砂大白，走廊、＇天棚混合砂漆；天棚刮大浆：天棚轻钢Ｓ生间ＰＶＣ浆白龙骨吊顶Ｃ＆：０Ｊ６Ｃ３ｉ：０．８２ｃａｉ：０．８５ｃａ：０．８９ｃａｊ：０．６７墙体工程空也砖、红空也砖墙空也砖、加气拾空必砖多孔砖、普通砖棚块粘±砖Ｃ３：０．７８ｃａ：０－６４ｃａ：０．８３ｃ＾：０．６３辟：０．８６ｉｉ；屋面工程犯Ｓ改性巧拴坡屋面，改性渐青卷材防改性巧青卷材Ｈ元乙丙橡青卷材防水ＳＢＳ防水，英水、苯板保温防水、苯板保胶卷材防水红瓦温ｃａ７Ｃ０５８ｃａ０８３ｃａ：０．８：．：．：０．８３ｃａ：０．７４ｉ式ｉ，ｊ’口亩木口、塑钢塑钢窗、白钢塑钢窗、木口、实木口，大厅铅合蓋窗、普口窗簡不镑钢地弹口不镑钢口；通木口ｃ＾：０．６５ｃａ：０－５８ｃａ：０．６２ｃａ：０．７３ｃａ：０．７６＾ｉｊｊ外墙装饰外墙撫料面砖、涂料玻廟幕外墙劈离砖涂料Ｃ３：０．７６ｃ＾：０．７２ｃ＾：１Ｃ３ｉ：０．８４ｃａ：０．６９ｉｉ平米造价５６７．９８４９２．０５巧７．５４６２２．１４６１８．１５ 化第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算硕±研究生学位论文表３．４拟建工程特征因素权重表Ｔａｂｌｅ３．４Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｒｏｏｓｅｄｒｏｊｅｃｔｗｅｉｈｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｔａｂｌｅｐｐｐｇ基础楼板内墙墙体屋面工程ｎ巧外墙平米化而Ｔ巧类型类型装饰工程装饰造价犯Ｓ改性宿舍地面塑钢窗、渐青卷独立现巧有梁瓷砖，其大白卫生塑钢口，太平详瓷空也砖材，挤塑基础板他地面大间贴瓷砖正口为铅砖待估板保温，理石合金琉璃瓦Ｃ３ｉ：０．６２ｃａ：０．７４ｃａ：０．８３Ｃ３ｉ：０．６１ｃａｉ：０．６３ｃａ：０．８５ｃａ：０．６７ｃａ：０．６５ｉｊ；表３．５隶属函数计算表Ｔａｂｌｅ．ｉｆｔｌｌｔｉｔｌ３５Ｍｅｍｂｅｒｓｈｐｕｎｃｉｏｎｃａｃｕａｏｎａｂｅ工程代号斗斗．．．ＡｗＷ）＋－１ｃａ．．．ｃａ／ｎｌｎｌｃａ４ｉｉＩ［（）ｉ］Ａ１－ｃａｃａ２ｌ／ｎｌ＋ｎｌｃａ］２［（）２］－４ｃａｎｃａ．．．１ｌ／ｎｌ＋ｌｃａ，〇［（ｎ）ｎ］将所选的５个工程与待估工程的特征因素分别按照上表计算，隶属函数计算结果如表３．６：表３．６特征因素隶属函数计算表Ｔａｂｌｅ３．６Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｆｕｎｃｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｆａｃｔｏｒｐｃａｌｃ山ａｔｉｏｎｔａｂｌｅ代号Ａ＾４ＡＡＢ＾隶属函数基础类型１０．７３３０．７１７０．８４２０．６８３０．６８３楼板类型０．８５０．７８３０．７８３０．６８３０．７８３０．７８３楼面工程１０．７１７０．８７５０．９２５０．８０．８５８内墙装饰０．６３３０．８５０．８７５０．９０８０．７２５０．６７５墙体工程０．８１７０．７０．８５８０．６９２０．８８３０．６９２屋面工程０．的２０．６５０．８巧０．８５８０．７８３０．８７５口窗０．７０８０．６５０．６８３０．７７５０．８０．７２５外墙装饰０．８０．７６７１０．８７５０．７４２０．７０８ 硕壬研巧生学位论文第云章基于模糊数学的工程造价估算２７（３）计算内积与外积由公式３－９得５（）可，拟建工程与已建的个工程的内外积分别为：Ａ＝？Ｂ（１Ａ０．６８３）Ｖ（０．８５Ａ０．７８３）Ｖ（１Ａ０．８５８）Ｖ（０．６３３Ａ０．６７５）ｖ＾（０．８１７八０．６於）Ｖ（０．８９２Ａ０．８７５）Ｖ（０．７０８八０．７２５）Ｖ（０．８八０．７０８）＝０乂７５＝ＶＶＶ４＠公（０．７３３八０．６８３）（０．７８３Ａ０．７８３）（０．７１７Ａ０．８５８）（０．８５Ａ０．６７５）Ｖ（０．７Ａ０．６９２）Ｖ（０．６５Ａ０．８７５）Ｖ（０．６５Ａ０．７２５）Ｖ（０Ｊ６７Ａ０．７０８）＝０．７８３＝Ｖ公（０．７１７Ａ０．６８３）Ｖ（０．７８３Ａ０．７８３）Ｖ（０．８７５八０．８５８）（０．８７５Ａ０．６７５）Ｖ（０．８５８Ａ０．的２）Ｖ（０．８５８Ａ０．８７５）Ｖ（０．６８３Ａ０．７２５）Ｖ（１Ａ０．７０８）＝０．８５８＝４＠及（０．８４２Ａ０．６８３）Ｖ（０．６８３Ａ０．７８３）Ｖ（０．９２５Ａ０．８５８）Ｖ（０．９０８Ａ０南７５）Ｖ（０．６化Ａ０．６Ｗ）Ｖ（０．８５８Ａ０．８７５）Ｖ（０．７７５八０．７２５）Ｖ（０．８７５Ａ０．７０８）＝０．８５８度＝ＶＶ（０．６８３Ａ０．６８３）（０．７８３Ａ０．７８３）Ｖ（０．８Ａ０．８５８）（０．７２５Ａ０．６７５）Ｖ（０．８８３Ａ０．的２）Ｖ（０．７８３Ａ０．８７５）Ｖ（０．８Ａ０．７２５）Ｖ（０．７４２Ａ０．７０８）＝０．８＝Ｖ０八Ｖ０八ＶＶ０Ａ４？公（１．６８３）（０．８５．７８３）（１０．８５８）八（０舶３．６７５）（０．８１７Ｖ０．的２）Ａ（０．８９２Ｖ０．８７５）Ａ（０．７０８Ｖ０．７２５）Ａ（０．８Ｖ０．７０８）＝０．６７５？公＝Ｖ４（０．７３３０．６８３）Ａ（０．７拍Ｖ０．７８３）Ａ（０．７１７Ｖ０．８５８）Ａ（０．８５Ｖ０．６７５）八（０．７Ｖ０．的２）Ａ（０．６５Ｖ０．８７５）Ａ（０．６５Ｖ０．７２５）Ａ（０．７６７Ｖ０／７０８）＝０７．０公＝４（０．７１７Ｖ０．６８３）Ａ（０．７８３Ｖ０．７８３）Ａ（０．８７５Ｖ０．８５８）Ａ（０．８７５Ｖ０．６７５）Ａ（０．８５８Ｖ０．的２）Ａ（０．８５８Ｖ０．８７５）Ａ（０．６８３Ｖ０７２５）Ａ（ｌｖｏ．７０８）＝０．７１７史公＝ＡＡＶ０Ａ４（０．８４２Ｖ０．６８３）（０．６８３Ｖ０．７８３）（０．９２５．８５８）（０．９０８Ｖ０．６７５）八（０．的２Ｖ０．６９２）Ａ（０．８５８Ｖ０．８７５）Ａ（０．７７５Ｖ０Ｊ２５）Ａ（０．８７５Ｖ０．７０８）＝０．６９２＠公＝０．６８３Ｖ０．６８３）Ａ（０．７８３Ｖ０．７８３）Ａ（０．８Ｖ０．８５８）Ａ（０．７２５Ｖ０．６７５）４（， ２８第云章基于模糊数学的工程造价估算硕±研巧生学位论文Ａ（０．８８３Ｖ０．Ｗ２）Ａ（０．７８３Ｖ（Ｘ８７５）Ａ（０．８Ｖ０．７２５）Ａ（０．７４２Ｖ０．７０８）＝０．６８３（４）贴近度的计算：－由公式３１巧可得５：（，巧建工程度与个己建工程的贴近度分别为二－＝，ｌ／２ｘ０Ｗ５＋ｌ０．６７０．６（４巧［（句］＝／－＝．，１２ｘ０７８３＋（１０．７）０．５４１５（４巧［］＝ｌ／ｘ－＝．０．７１７０．５７０５，巧２０８５８＋１（４［（）］＝－＝．，１／２ｘ０．８５８＋（１０．６９２０５８３（４巧）］［＝－＝，１／２ｘ０．８＋１．６０．５５８５（０８３）（４巧［］根据上述计算结果，将贴近度从大到小进行排序，分别为＾＞４＞４＞４＞４，从工程＝＝化中选出排在前Ｈ位的，所对应的贴近度依次为巧０．６，，巧５８３，（斗（４＝０．。，巧５７０５（４（５）模糊关系的计算我们己经求出每个工程的特征因素的隶属函数值，计算８个隶属函数值的平均值，即为每个工程的模糊关系，计算结果如表３．７：表３．７樓糊关系计算表Ｔａｂｌｅ３．７ｌｔｉ山ｌｌｔｉｔｅｂｌＦｕｚｚｙｒｅａｏｎｓｃａｃｕａｏｎｅＰ工程代号４４ＡＢ＾＾模糊关系０．８３８０．７３１０．８３１０．８２０．７７５０．７５平米造价５６７．９８４９２．０５５９７．５４６２２．１４６１８．１５待估（６）汁算乂的值根据拟建工程与己建工程的模糊关系，选取贴近度较大的Ｈ个工程，它们的模糊关系＝＝＝－Ｍ分别为公０．７５，０．８３８，化８２，〇．８３１，由公式（３可得；）。Ａｉ令３—１０．７５．０．７５，０．７５，，１「１。，、。。。＾，、８Ｌ化８３８０．８２０．８３１」＝０．９６３（７）对待估工程公的平米造价计算＝５６７．９８＝６２２．１４贴近度较大的Ｈ个工程对应的单位平米造价分别为，６，。 硕±研究生学位论文第王章基于模糊数学的工程造价估算２９＝５９７．５４，由公式３４５与（何得＝－－—ｅ：０．９６３Ｘ５６７名８Ｘ０．６＋６２２．１４Ｘ０．５８３Ｘ１０．＋巧７．５４Ｘ０．５７０５Ｘ０．６Ｘ１０．５的（巧［９）（）－Ｘ－Ｘ－＋１／３ＸＸ５６式９８＋６２２．１４＋５９７．５４０．１０．５８３１０．５７０（）０巧（）（句］＝５６３．７６利用模糊数学对待估工程公进行估价，其值为％３．７６２，工程公的实际造价值为５４１．８２，＝５６－＞＜可计算出误差为（３．７６２５４１．８２）巧４１．８２１０〇％４％。因此，模糊数学在工程造价中的应用是可行的。３．５本章小结本章主要介绍模糊数学的基本槪念与形成过程，并简单描述了模糊数学的应用情况与。发展状况概括了模糊数学的运算方法，并指出较重分析的常用方法，即专家估测法与层次分析法，详细说明了两种方法的操作过程。重点介绍了贴近度的概念Ｗ及计算方法，跟。据对贴近度大小的排序，模拟出预测模型的单位平米造价公式，并进行了实例验证命Ｗ ３０第Ｈ章基于模糊数学的工程造价估算硕±研巧生学位论文 硕±研究生学位论文第四章基于灰色理论的工程造价估算３１第四章基于灰色理论的工程造价估算４．１灰色系统理论４丄１灰色理论的基本概念灰色系统理论英文缩写为ＧＳＴ（ＧｒｅｙＳｙｓｔｅｍＴｈｅｏ巧）或ＧＳ于１９８２年被创建，是由＂＂我国华中科技大学的邓聚龙教授提出的，主耍是针对数据少、不确定性等问题。在实际生活中，会有很多无法确定的问题存在，概率论和数理统计主要解决大样本、多数据的不确定性，，而灰色系统是用来解决样本量少模糊数学可用来解决对认识的不确定性、信息模糊、缺乏经验的不确定性问题。灰色系统就是具有部分不确定性的系统，与此相对应的还有白色系统，是指信息完全的情况，；黑色系统是指信息缺乏不完整的情况。邓聚龙教授先后发表了两篇论文，《灰色控制系统》和《系统与控制通讯》，这两篇论文对灰，也为人们研巧未知信息提供了新的理论方法色理论的发展起到了铺垫的作用。此种理论一定的影响作用，比如灰色地质学、灰色哲学对很多新兴边缘科学起到、灰色水文学。灰色系统处理问题的实质就是对原始数据的整理，、分类使其生成新的数据。灰色系统还需一些基本原理一要满足其他的，如解的非唯性原理、最少信息原理、灰性不灭原理、新信１７息优先原理｜＾、认知化据原理、差异估息原理４丄２灰色理论的发展过程灰色理论自形成来，就受到国内外专家的高度重视，并将其应用到各个领域中，工业、农业、社会、经济、能源、交通、石油、地质、水利、气象、生态、环境、医学、教育，、体育、军事、法学、金融等众多领域都涉及到灰色理论知识解决了很多生活中的实Ｗ际问题。１９８９年，英文版的学术刊物《灰色系统学报》（ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅｙｓｙｓｔｅｍ）被很多重３００要的国际文摘机构作为核也期刊发行，。灰色系统理论论文己被多种学术期刊录用其中，美国计算机学会会刊、台湾《模糊数学通讯》、系统与控制国际杂志Ｋｙｂｅｍｅｔｅｓ（ＳＣＩ一），源期刊出版灰色系统专辑，为灰色系统的发展奠定了基础。目前很多国家和些国际组织中的知名学者都致力于对灰色系统理论的研究创新工作中。一随着科学技术的不断发展进步，信息的交流己成为人们生活中必不可缺的部分。无，信息的交流都是十分重要的论是社会活动还是日常生活，所，对信息的采集与处理己一口新兴的学科，自问世Ｗ来经引起了人们的高度重视与广泛关注。灰色系统理论是，国１内外学术界和广大实际工作者都对其进行研究。９８２年，北荷兰公司的杂志上发表了我国一学者邓聚龙教授的第篇灰色系统论文《灰色系统的控制问题》（ＴｈｅＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｂｌｅｍｓｏｆ ３２第四章基于灰色理论的工程造价估算硕±研巧生学位论文ＧＳ一ｒｅｙｙｓｔｅｍｓ）。１９８２年第３期的《华中工学院学报》上发表了邓聚巧教授的第篇中文ｔｗｉ灰色系统论文《灰色控制系统》。许多青年学者也开始研巧灰色系统理论，并将其引用到不同的领域中，很多专家对此项研巧都给予十分赞成的态度、、、瑞±、苏联等很多国家的学者都对灰，美国西德日本ＰＷ色系统这口新兴学科产生了浓厚的兴趣。一１９８５年，第部专著《灰色系统（社会经济）》邓聚龙著的灰色系统理论论文在国（）防工业出版社发行。接下来的几年，华中理工大学出版社先后出版发行了邓聚龙教授的另外四部专著《灰色控制系统》、《灰色预测与决策》、《灰色系统基本方法》、《多维灰色规划》。１９８９年，英文版的《灰色系统论文集》在海洋出版社发行，英文版国际性刊物《灰色系统》杂志（ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅｙＳｙｓｔｅｍ）正式创刊。国内的很多出版社也编辑了灰色系统著作，例如科学出版化、科学普及出版狂、解放军出版社、江苏科技出版社、山东科技出版壮等。自巧８４年斯我国召开了多次关于灰色系统理论的学术研究探讨会，并在会议上相互交流几百篇灰色系统文章。很多博±、硕±也撰写有关灰色系统理论的学位论文，国一内些高校甚至开设了与灰色系统理论相关的课程，国家也对这方面的课题给予基金资助一。目前，灰色系统理论已经成为口新的交叉学科，并取得了较高的学术地位。灰色系Ｐ２＾统理论有广阔的发展空间，逐渐被应用到各个领域，成为专家学者们高度重视的新学科。？很多期刊杂志也都刊登了灰色系统论文，许多知名学者也开始从事这方面的研究Ｘ作。据不完全统计，有关灰色系统的学术论文就有６０多种，ＳＣＩ、凹、ＩＳＴＰ、ＳＡ、ＭＲ、ＭＡ等国际权威性检索机构都能检索到灰色理论相关的论文。我国著名教授邓聚龙先生的一。灰色系统理论多次被录用，位居全国第国际上很多重要的会议都将灰色系统理论单独列为讨论的专题，使灰色系统理论受到更广泛的关注，成为众多学者们相互探讨的热点。一灰色理论有效的解决了些实质性的问题，为人类的进步作出了贡献。４２ＧＭ１１．（，）模塑＂Ｐ３一＂１１目前，使用最多的预测变量模型就是ＧＭ１，模型，其中，第个１代表的是（）＂＂一一阶方程，第二个１代表的是个变量。根据灰色预测的基本原理，基于原始的数列，一一呈现一。对其进行次或多次累加，形成新的定规律的阶线性微分方程４．２．１ＧＭ１，（。模型建模步强°°°°一（）一）（））＝１．．．（１）设变量若戸，：《：２，，若树组原始数据，对义进行次累加，（（）（））为＂＞＾一：１［：ｃｃｕｍｅｄｅｎｅｒａ设？＾为的次累加序列（ＡｕｌａｔＧｔｉｎｇＯｐｅｒａｔｏｒ简称ＡＧＯ），即生成新的一次累加序列为：川ｉ（）（＂。）＝．．．－ＪＣｊｃｌ，ｘ２，，Ｘ巧４１（（）（）（））（）其中 硕±研究生学位论文第四章基于灰色理论的工程造价估算巧－？－．．？＝，１＂＝－－ＪＣ１＋严４２作）倘（）Ｗ令ｚ为的均值（ｍｅａｎ）序列，则（。。）（〇＝一２）０．５义＋．１作０５乂（巧作）＂＂ｉ））＂（）＝…ｚｚ２以ｚ－，３，，州４３（（）（））（）则ＧＭ（１，１的灰色微分方程模型为：）（〇…怎＝－ｊｃ＋広６４４乂）（０（）Ｗ（２）对；ｃ作准光滑性检验，公式如下：八。＝４－５贵教（）３＜０Ｉ当Ａ：＞时．５贝。，如果ＷＪ满足光滑性检验）Ｗ（３）检验ｊ是否具有指数规律，公式如下：（１）口＝４－６（巧＾（）Ｗ■＂）ＧＭＡ＞３时，如果レｏ＜１．５则，可对ｙ建互（１；！。当的满足准指数规律，）模型＇＂＞（４）采用ｊｃ序列，建立由相应的微分方程＂成（１ｉ（）—＋＝－ｏｘ６４７（）ｄｔ表示ＧＭ（１，１）预测模型。（５）如果合＝口，列［评为参数，并且－。）…Ｖ叫－Ｚ脚「（＂－么戸３倒１Ｕ（）？＝－，及４８．（．．）？■？？■？〇＂（）－１；Ｃ。２（）（叫＿ＷＷ此时＋ｗ＝，ＧＭ１，模型；ｃ６的最小二乘估计参数序列满足（０（０（巧＾—１＾＆＝艮口度度度７（），－１＝公巧仍４－９心，评（）（）－那么，方程（４１０）ｄｔ的时间响应函数为： ３４第四章基于灰色理论的工程造价估算硕±研究生学位论文…。＇）－互－＝－乂炒１＋（４１１）的（）Ｋ幻ａＷ１＋心＝此时，１模型ｊｃ６的时间响应序列为；，ＧＭ（１乂巧）（０＿。＊１側（）－＝互－＝１．．．Ａ２－；＋ｅ＋，，，＂４巧（Ｕ片Ｗ）抑）（幻幻即为预测方程。还原值为：。１…１支（）＋＝（）牛＝＂－）１口壬１公Ａ：＋１公足作）作）（）（）。。＿。＊）二－－互＝．？．１－６１６，１，２，Ｗ４１３，。（（似（））林））ａ４．２．２ＧＭ１，误差检验（Ｗ模型（１）残差检验残差检验主要是将预测值与实际值进行比较，看其结果是否满足精度要求，假设原始序列为：〇〇（）（）＝．．二．－ｊｃｘｚ，／１，２４１４），，灼（）｛（｝预测值为：。。）（＝＝…－方；，２１，２，，《４１５｛乂〇｝（）残差序列值：ｚｔ＝４－１（）（巧相对误差值为：＝ｘｌＯＯ４－１７《Ｗ％（）＾平均相对误差：疗＝主幻£例（４－１巧ｆｌ＝＊１模型的精度为：＝—Ｐ－ｌｘｌＯＯ％４１９）（（；巧一一＞８０模型的精度要有定的要求，般情况下Ｐ％，有的对精度要求高，必须达到戶＞９０％。（２）后验差检验ｗ。：后验差检验与统计相关，它是按照残差的概率分布进行检验的将原始序列ｘ的｛（０｝方差记作： 硕±研巧生学位论文第四章基于灰色理论的工程造价估算３５〇（＝ｉ－ｘ佩許４－２０《Ｚ（（）ｎ＝ｔｉ残差序列ｚ（Ａ）的方差记作：２＝－－ｚＡ５－２１巧Ｘ（（））（４）ｎｋ＝ｉ其中。ｉ【王Ｘ＝Ｘ＝－ｚ２４２２，乏佩幻例（）？＝ｉ＝ｊｆｃｉｒｋｉ后验差比值为；ｃ＝－４２３（）％小误差概率为；＝－－ＰＰｚ＜０６７４（０．巧４２４！圳｝（）后验差检验有两个重要的指标，分别为Ｃ和戶，起到综合评定预测模型精度的作用，指标Ｃ的值越小就越好，Ｃ值较小时，即便原始数据会比较分散，但实际值与模型计算得出的值么间的差并不离散，，且相对比较集中，相反指标Ｐ越大就越好，户值较大，表明０一残差与残差平均值之间的差值小于给定值．６７４５＆的点每多。模型的精度般分为四个等级，根据表４．１来检验模型的预测精度值。表４．１精度检验等级参照表Ｔａｂｌｅ４．１Ｔｅｓｔｉｎｏｆｔｈｅａｃｃｕｒａｃｒａｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｔａｂｌｅｇｙｇ模型精度等级均方差比值ｃ小误差概率戶＜０．３５１级（好）＜０５０＞０．８０２（合．级格）３级）＜０．６５＞０．７０（勉强合格＜０４级（不合格幼．６５．７０）４．３基于灰色理论的造价模型４．义１灰色关联度的基本原理一一些元素对于不在同个系统中的／它们之间也会存在着某种关联，这种关联会随着时间与空间的改变表现的更加明显，将描述这种关联性大小的量叫做关联度。关联度是灰色理论中比较常用的，它所表达的其实就是不同系统之间的相似程度，在不断变化的状态一下．，若两个系统的变化程度趋于致，则说明它们之间关联度高，反之则相反。灰色关联一。度是种不确定的量化关系，通过关联系数来分析事物间关联程度的大小 ％第四章基于灰色理论的工程造价估算硕±研充生学位论文４．３．２灰色关联系数的计算（１）求各序列的初值像，设《＇…＝＝．．．／。－ＸＪＣ，，，ＪＣｗ，＝０，１，２，，Ｗ４２５！（沿）口）｜（））（）疋１（）＇（２）与母序列Ｘ在第Ａ点的序列差ＡＡ：计算各子序列Ｘ，记作；（），，Ａ＝－Ｘ，作）為（０；（巧Ｉ｜＝？．．＝．．．－ＡＡ．１，Ａ，，Ａ／０，１，２，，Ｗ。４２，（，（（）ｊ口）ｊ（句）巧，（３）设两级最大差与最小差分别为Ｍ和Ｗ，则＝＝－ＭｍａｘｍａｘＡ＾ｍｍｉｎｍｉｎＡ．ｋ４２７（，（）（））（（））ｉｋｉｋ（４）计算关联系数，设关联系数为化＋＝＝．．．＝．．．－ｓｋＥ（０：２，，１）Ａｌ，２，，ｎ／１，，ＯＴ。４２．，；（〇（）《ｂ的ｉＡ＋，Ｗ撕，其中，《为分辨率，可Ｗ降低Ｍ因太大而失真的影响程度Ｗ便提高关联系数之间的差异一＜＝显著性。０＜＾１，《越小，分辨力越大，根据经验，般取《０．５。（５）计算关联度关联度是用来反映评价对象与参考序列的关联关系，是指对所评价的对象分别计算出Ｐ个指标与参考序列对应元素的关联系数，记作；〇＝丄ｓ〇（Ａ，／＝１，２，．．．，＂。（４－２９７，乏，〇）＊＝ｆ１Ｆ如果各指标在综合评价中起到不同的作用，那么，就可对关联系数求加权平均值，设Ｔ为ｔ各指标的权重，则：／〇＝丄佩，Ａ＝ｌ，２，．．．，Ｐ（４－３０），＊＝少１（６）预测模型估价的计算将关联度；排序，按从大到小依次为／，与其相对的单位造价依次为。１Ｃ…Ｃ。，，，，Ｃ从中选取关联度最大的王个典型工程，即／对应的单位造价为；Ｖ。，，，ｍＣ，Ｃ，，Ｃ。将预测工程的单位造价记作Ｃ，则预测模型的单位造价为；，ｉ３Ｃ＝ＸＸ＋Ｘ－Ｃ＋ＣＣ／４３１（八，，八２２７〇３３）（Ｘ＞〇，）（） 硕±研巧生学位论文第四章基于灰色理论的工程造价估算３７４．４实证分析４４１．．灰色理论法一种方法灰色关联分析法是灰色系统理论中比较常用的，此方法对于快速估算工程造价是非常适合的，只需要分析工程之间的某种关联程度，就能实现对工程的快速估价，这。种方法弥补了数理统计方法的缺点在判断灰色关联模型之间的接近程度时，必须要依靠序列之差的绝对值的和来表达，这种表达形式能够更明显的突出模型之间的线性关联度，还可根据关联度构造曲线，并依据曲线形状判断关联度的大小，若曲线被描绘的比较密。集，说明关联度越小，反之则越大４．４．２实证分析的步巧（１）应公的造价旧选取第Ｈ章的５个案例用灰色关联度计算待估工程，依，其权重值与表３．３相同。则己建工程的特征参数为：＇＝１〇．８２．．．．，，１，０５６，０７８，０８７，０６５，化７６４（）＝０．６８０．７４０．６６０．８２０６４０５８０５８０７２．．．．為（，，，，，，，）＝〇．６６．０．８５０．８５０．８３８３０２１，０７４．．６（，，，刀，４，）＝００３０７３０．８１０．６２０．９１０．８９０．６３．８．．８４斗（，，，，，，，）＝０．６２０．７４．．，０７６，０６７，０．８６０．７４０．７６０．６９４（，，，，）公＝０．６２０．７４０名３０．６１０．６３０．８５０．６０．６（，，，，，，＾句＝＝＝＝（２）求义，及二乂序列的初值像，令４，４本４乂，乂，４乂，１３４５０—则序列初值像为：＇＾＝＝乂１０．８２１０．５６０．７６．７８０．８０．６５０（，，，，，＾，）１义１（）１立二二１－．．０９０．９７１．２１０．９４０．８５０．８５１．０６）化，，，，，，乂１２（）Ｘ［＝＾＝１，１．１２，１．２９，１．２９，１．２６，１．２６，０．９４，１．５１（）乂１３（）Ｘ＝＝０．７７．２．．．０．．，１１１１０７８，１０９１０４；化，，之，）乂０４） ３８第四章基于灰色理论的工程造价估算硕±研究生学位论文Ｘ＝＝１１２３１２３１１．１９１．１．０８１．３９１．１９．．１；（，，，，，，，）乂５〇）＾＾＝二又（１１．１９１．３４０．９８１．０２１．３７１．０８１．０５；，，，，，，，）而０）５４－２６（３）；求待估工程乂。与己建个工程的序列差，由公式（得）Ａ＝０００．３４０４２０２４０．５０４３０．２９．３．．．（，入，，，，，），Ａ＝００１００２０１．０．３７０．２３．０８．５０．２３．０；（，，，，，，，）么＝００００．０７．０５０．３１０．２４．１１〇．１４０．４３（，，，，，，，句Ａ＝０００２２．４２．０．１２０．２４０．３５０．１８０．０１，（，，，，，，，）Ａ＝０００（．１１０．１０．３７０．１８０．１５０．０；，，，，，，，句（４）计算两级最大差与两级最小差：＝＝ｍａｘＡ．Ｍｍａｘｆｃ０口（，（））７ｋ＝＝ｍｍｉｎｒｎｉｎＡ．＾０（（）），？＝５－乂乂乂（）求关联系数，取＃０．５，由公式４２乂，，，，与的关联系（巧可求得，２３式５乃数分别为：ｓ＝１０３０．４３３００７３．４１．３８２０．５２０．３４２０．３７７．４）〇，，，，，，，，（＝ｅ１０．７２．４１３０．５３１０．．５１，是０．７６５，０３３３０３９６〇２，，，Ａ巧（ｓ＝１０．７８８０．８３９００５２０７０３０５０３１．４５６．；．．６．；６〇３（，，，，，，，）＝１〇．３８０．５４２０．６８４０．５２０．４２６０．５９１０．９６３５ｍ（，名，，，，＾）ｓ＝３１１０．７０３０．７２２０．４１３０．５９１０．６３４０．８１；〇５（，，，，，，，）４－（６）计算关联度，由公式（２９）可得：＝０尸．４９３０，＝７０－６５７〇２＝化ｒ６６５〇３＝ｒ０－６３９〇４＝ｒ０－７３５〇５（７）求待估工程方的预测值Ｃ，将关联度按照从大到小的顺序排列为：。＞＞＞／〇２八４尸０１选取关联度较大的Ｈ个己建工程＝，即４、４、４，其对应的单位造价分别为Ｃ６１８．１５，，＝Ｃ＝４仁巧７．５４９２．０５４別可得：，，则由公式（）３，Ｃ＝０．７３５Ｘ６１８．１５＋０．６６５Ｘ５９７．５４＋０．６５７Ｘ４９么０５／０．７３５＋０．６６５＋０．６５７（）（） 硕±研究生学位论文第四章基于灰色理论的工程造价估算３９＝５７１．２１利用灰色关联度对待估工程度进行估价，其值为５７１．２１工程公的实际造价为５４１８２，．，ｘ＝ｉ－巧４１可十算出误差为（５７１．２１５４１．８２）．８２ｌ〇〇％５．４％。因此，灰色关联度在工程造价估测中的应用是可行的。４．５本章小结本章主要介绍灰色系统的概念＞１ｌ１１＾及形成过程，并详细介绍Ｇ，模型的建模步骤，（）１介绍两种Ｇ（ｌ，娘型的误差检验方法，即残差检验与后验差检验方法。对灰色关联系数的求解步骤Ｗ及灰色关联度的计算方法进行了详细说明，根据对关联度大小的排序，模拟出预测模型的单位造价公式，并进行了实例验证。 ４０第四章基于巧色理论的工程造价估算硕±研巧生学位论文 硕±研究生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算４１第五章基于神经网络的工程造价估算５．１人工神经网络简介５丄１人工神经网络的基本概念口４－２６ＮＮＮ］人工神经网络（Ａｒｔ祀ｄａｌｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，Ａ），简称神经网络（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＮＮ一）或连接模型（ＣｏｎｎｅｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌ），能够模拟人脑信息并处理些非线性系统问题，一能够体现出人脑的本质特征是种复杂的网络系统，由大量的处理单元拓扑结构一相互连接而成，可用来模拟人脑生物神经系统，是目前发展非常迅速的口交叉学科，有着广泛的生物背景，其发展前景更是十分乐观。人工神经网络是人工智能领域中比较活一部分跃的，通过模巧生物神经系统的功能和结构特征，Ｗ某种途径获取资讯，并进行简，计算出结果单的运算。人工神经网络具有模拟人脑思维的能力，与人对事物的处理方式一非常相似，它能够表达人脑的些特征，但它只是人脑的简化与模巧，而并非人脑的真实一写照，只是种抽象的思维模式。人工神经网络不仅具有超强的联想记忆、分类识别、优化计算，还，、并行处理功能具有自学习、自适应、自组织的能力人工神经网络能够用较ＰＷ，长的时间处理大规模的信息并且具有高度的非线性。５．１．２人工神经网络的发展过程近年来，人工神经网络（简称神经网络）迅速发展，并成为十分热口的交叉学科，它涉及生物、数学、物理等学科，有着十分广泛的生物背景和应用前景。、电子、计算机ＰＷｌ４３、１９年，法国屯理学家（ＷａｒｒｅｎＳＭｅＣｕｌｌｏ油）与数学家皮茨（ＷａｌｔｅｒＨＰｔｔｓｉ）合作，经过不断的分析研巧，最终提出最早的神经元数学模型（ＭＰ模型），使ＡＮＮ这口一科学成为了人们自然科学技术史上的项新发明。１９４８年Ｊｏｈｎ．ＶｏｎＮｅｕｍａｎｎ提出了Ｗ简单神经元构成再生自动机网络结构。口Ｗ９４９、１．Ｏ．Ｈｅｂｂ９５８．ｏｓｅｎｂｌ加年，屯理学家Ｄ提出了突触联系强度可变的设想。１年，ＦＲ＂＂Ｈ层神经提出具有学习能力的感知模型，完成了从单个神经元到网络的过度。６０年代，。人们研究出更完善的神经网络模型，增加了感知器和自适应性元件一１９６９年，Ｍ．Ｍｉｎｓｋｙ出版了《Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ》书，指出感知器无法解决高阶谓问题，将Ｐｓｌ人工神经网络的发展推向低潮。１９８２年，美国加州工学院物理学家ＩＬＨｏｐｆｅｌｄｉ在美国国＂＂家科学院的刊物上发表著名论文《神经网络和物理系统》，将计算能量这个概念引入，。神经网络有效的判断网络的稳定性，并提出了新型递归神经网络模型Ｐ６－１９８４年他又提出了连续时间Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型耐神经网络的研巧起到了促进的作用，将神经网络与联想记忆和优化算法相结合，有效的推动了神经网络的发展。一１９８５年，些专家学者提出了波耳兹曼模型，采用统计热力学模拟退火技术，有效的 ４２第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研巧生学位论文确保系统的全局稳定。１９８６年继续对认知微观结构进行研究，并提出并行分布处理的概念。人工神经网络自形成Ｗ来，就受到各个发达国家的高度重视，美国国会通过决议将从１９９０＂＂年１月５日开始的十年定为脑的十年，国际组织将其规定为全球性行为５．２人工神经网络的学习与特点５．２．１人工神经网络的学习人工神经网络的运行主要包括两个阶段，即学习阶段和工作阶段，学习阶段的主要目的就是找出训练数据提供的某种隐含规律，根据此规律来有效的控制工作阶段。人工神经网络的学习必须要伴随着大量的训练一一，般来说，要想使学习进步，就必须要达到定的，。训练量持久反复的训练会使学习样本逐渐收敛神经网络的连接权值可用矩阵来表示，根据样本的学习训练，可更新网络的连接权值和拓扑结构，这样做的目的就是减小网络的输出与期望输出之间的误差。神经网络的学习过程实质就是动态调整权值的过程，最终。得到理想的效果，为神经网络的工作提供依据５．．２２人工神经网络的特点（１）非线性神经元有线性和非线性两种，非线性的神经元构成比较特殊，如果是靠非线性相互连接而成，那么，其自身就是非线性的。这种非线性的神经元分布比较广泛，在神经网络的一各个区域都能找到，由于其自身存在这种优势，可帮助人们解决些非线性的问题。２一（）输入输出映射习能力较强－，而且通过学习神经网络的自学，能够提高输入输出的映射能力，选取一样本进行训练时，每组输入都会有对应的期望输出，为了更好的完成输入到输出么间的映舶，必须不断修改连接的权值，根据学习规则，做出相应的调整，减小实际输出与期望。输出之间的误差值，直到满意为止（３）自适应性神经网络的最大特点就是自组织、自学习、自适应，其适应性表现在可根据不同的人工神经网络模型来选取与其匹配的学习方式，而且可选取最优的网络算法来完成训练过程。不必担也由于环境条件的变化所导致的变更，因为神经网络能够自动调整连接的权值，完全能够处理送种微小的变化，在确保系统稳定的条件下，神经网络的这种自适应性ＰＳ１越强，其表现出的鲁棒性就越强。（４）并行性在神经网络中，各个神经元都可Ｗ独立工作，自行接收信息并进行运算与处理，也可一Ｗ相互合作共同完成训练，每个神经元都是相互连接的，因此，只要有个神经元接收到信息就能够很快的传递到各个神经元，它们将信息进行并行处理，并且将信息存储到网络。中进行计算，便提高运算的效率 硕±研巧生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算４３＇．‘（５）鲁棒性和容错性人们采用分布式存储方式来保存神经网络的信息，这种方法主要是将信息分布在相互连接的权值上，増加信息的安全性，使存储的信息不至于因外界的变化而遭到破坏，经过训练的网络，，能识别输入的微小变化即使出现部分神经元破损或者信息丢失等状况，也能很好的识别。神经网络自身的鲁棒性和容错性也会确保网络系统处于相对稳定的状态，不会对系统的整体性造成影响。５．３基于ＢＰ神经网络的造价模型５．３．１ＢＰ神经网络的基本结构ＢＰＢａｃｋ－Ｐｒｏａａｔｉｏｎ）（ｐｇ神经网络算法即反向传播神经网络算法，１９８５年，由梅尔哈Ｐ９一特（Ｄ．Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ）和麦克莱伦德（ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ）哄同提出，是种用于前向多层神经网络的反向传播学习算法。首先应该对神经元之间的连接权值不断进行调整，直到将输入的信息变为神经网络所期望的输出信息。ＢＰ神经网络算法主要就是求解权值的参数，送些参数是由各神经元相互连接而成，其实质就是网络的实际输出值与期望输出值之差，用来调整连接神经元的权值，此差值被反向向后传播，不断修改神经元之间的连接权值，直到满意为止。ＢＰ神经网络是一种单向传播的多层前向网络，并由输入层、输出层和中间层相互连接一而成，各，，还含有层或多层的隐层节点。在ＢＰ神经网络中神经元若是在相同层则它们之间互不连接，若是在相邻层，则它们之间通过权值来连接。进行模拟时，神经元的激活值首先由输入层开始传播一，经过特征函数（人工神经元）作用之后，再继续向下隐层一一，，当，传递，按此方法层层传递传到输出层进行输出时则此过程终止。根据误差减。小的方向，逐渐修正连接权值，反向回到输入层，即为误差逆传播算法对ＢＰ神经网络一一Ｓｉｉｄ的传递函数是有定要求的，必须是可微函数，般采用ｇｍｏ型对数的传递函数。５．义２ＢＰ神经网络的基本算法ＢＰ算法的主要思路是：将学习样本输入到输入层，通过反向传播算法调整网络的权值和偏差，不断训练样本，尽量减小输出向量与期望向量的差距，直到网络输出层的误差平。ＢＰ：方和小于指定的误差时，停止训练神经网络算法描述如下设网络的输入向量为巧＝口…口（，；巧，２，。）网络的目标向量为ｒ＝…（乂；＊，知Ａ）．？？＝５－ｊ＝．中间层输入向量为Ｓ，，，输出向量为Ａ＆仁，），，，）；ｔ１ｐ闲Ａ＝．．＝…向量为／，输出向量为ＱＣＣＣ输出层的输入（，，，；与与，）（，）１乂｜２ｇ‘＝…二…输入层到中间层的连接权值为仍．，Ｚｌ２ｎ，１２，，，ｙ，，，护＆中间层各单元的输出阀值＝…；Ｕ，片 ４４第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研究生学位论文＝…二…中间层到输出层的连接权值为Ｖ，１，２，，１，２，，ｙ，；，ｇ＝＂’＝…输出层各单元的输出阔值／，／１２；参１Ｗ。，，数４三，，９，，（－１）初始化。给每个连接权值仿Ｖ，闽值与赋予区间（１，１）内的随机值。ｊ，＊＊＊＊一＝．．．二．．ｎ）随机选取组输入和目标样本巧。。、７的，２，，？）；（ａａＶ，Ｖ）提供给网络。Ｉ＝…ａ（３）隐节点输出模型。用输入样本户口、连接权和闽值计算中ｉ（巧，／，，／）间层各单元的输入，然后用通过传递函数计算中间层各单元的输出。巧＝．．．－１２５１？／，，，户（）＝１，二＝…ｂＳ－，５２ｆｉ）］＼１，，Ｐ（）ｊｊ（４）输出节点输出模型。利用中间层的输出连接权和阔值７计算输出层各单元，的输出Ｌ，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ｃ。，，＝－Ｌｖｂｔ＝．．．－＼２３ｙ，，，，口，Ｙ，）ｊ，ｊｑ？Ｈ＝Ｚ二－－．－Ｃ，／１２４／（），，，９口）＇，（５）选择传递函数。传递函数用来反映下层输入对上层节点的刺激脉冲强度，用５函数或者＾函数的正切函数或是对数函数来表示，取值在（０，１）之间。５函数表示为：＝１／１＋５－５／（句（〇（）＝…（６）利用网络目巧向量７，网络的实际输出Ｃ，计算；（乂，乂，，ｊｇ），输出层的各单＊一元般化误差４。－－＝Ｃｌｃ＝．．．－，ｔｌ２５６幸（乂）＜（，），，，（），ｑ一（７）利用连接权ｉ／、输出层的般化误差式和中间层的输出计算中间层各单元的ｊ，ｉ一般化误差Ｃ。ｊｋ－ｅ＝ｄ．Ｖｂｌｂ－７ｉ口）Ｓｊ，（）ｊｊｊ＝１Ｌ＇」ｔ一（８）利用输出层各单元的般化误差式与中间层各单元的输出来修正连接权Ｖ和，ｊ阔值／。， 硕±研巧生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算４５—ｖ＝．Ｗ＋ｌｖｉＶ＋ａ，）／）《Ａ＇Ｎ＋＝Ｎ＋ａ－ｄＹＸ＼（）ｒ，）；＝．．．＝…ｆ。－ｌ２１〇＜ａ＜ｌ，，，，７，之，＾口的／＊＊＊一（９＝．．．）利用中间层各单元的般化误差输入层各单元的输入巧０口口来小（，，２，，。）修正连接权和阀值０。＾＋＝＋？０）＼０ａ肿）脚）９今；＇＝＋－ａ（Ｎ＋ｌ０Ｎ３ｅ．）（）ｊｊｊ’＝＂－Ｍ＝－＂－ｚｌ，２，，，７１，２，只，０＜＜１５９公（）一（１０）习样本向量（３）Ｍ随机选取下个学提供给网络，返回到步骤，追：到个训练样本训练完毕。一组重新输入３（１１）再从Ｗ个学习样本中任意抽选，返回步骤（），若出现网络全局一。误差＆小于预先设定的个极小值，则网络收敛若学习次数大于预先设定的值，则说明网络无法收敛。．ｉ－Ｃ＝．．．．．．－，ｋｔ＝＼２ｍ，＼２５１０：），，，，，，ｑ（）＝＝－ｊｆｅｌ（１於（１２）学习结束。５．３．３ＢＰ神经网络的改进目前，ＢＰ神经网络算法已经广泛应用到各个领域，帮助人们解决了很多问题，但仍需要继续改进它的不足之处一。在训练的过程中，往往会遇到些问题，比如网络的学习速率太低，过长的训练时间导致收敛速度迟缓。在学习的过程中，若误差达到局部极小点，那么，此点的梯度值就为０，在学习过程结束前，都不能再调整权值和闽值，也就无法法到一全局极小点一，梯度下降法也许会产生个极小值，但ＢＰ神经网络算法却只能收敛到个值，这个值又是无法控制的，未必是误差平面的最小值。由乎存在这竖不足之处，所Ｗ人们提出Ｗ下改进方法：（１）附加冲量法ｍ一１９８６年ｅｌｈａｒｔ、Ｈｉｎｔｏｎ和Ｗｉｌｌｉａｍｓ，Ｒｕ提出种新的改善ＢＰ训练时间的方法，即为。冲量法由于新样本会影响迭代时长，会造成对方向的调整发生震荡，从而使收敛速度过。慢Ｗ及训练的过程不够稳定冲量法可Ｗ解决这个问题，它主要是在每个加权调节量上赋一。值，此值必须与前次的加权变化量成正比模型如下 ４６第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研究生学位论文＋１＝＋＂＋口ａ＂－Ｕ＂巧知２知））巧知￥（。）〇。）口）＾＝－其中；巧斬。）晋（５３份的）Ａ＂＝仍－－＝－－－（＂）０１ｌｄ１３知的巧知Ｕ口））〇））的一－动量因子ａ的取值范围般在０．１０．８之间。（２）调整动态学习率一，个固定不变的学习率在禄准的ＢＰ算法中，当进行训练时它会呈现出，如果想改变学习率的大小，也可在网络训练中对其进行动态的调整，学习率的大小与误差函数有ＷＩ关；，当误差函数减小时，学习率会増大；当误差函数増大时，学习率会减小。调整公式Ａ－－幻１怎Ａ１〉及Ａ口（）（）（）－－＝－＜Ａ＜６１Ａ１巧作？左５１４）７（）（）巧巧（）－—二巧ｋｌ丘ＩｃＶＥ（）（）（。一＝＝其中，参数般设为ａ１．０５，６０．７。（３）互连方式的改变一线性系统是非线性系统中比较特殊的种情况，在设计非线性模型时，应该尽量使其也能运用到线性模型中。对各神经节点的转换函数是有要求的，通常情况下，不使用非线一性画数或Ｓ函数，因为此种函数很难拟合出输入变量与输出变量么间的线性关系般情。况下，可Ｗ直接连接前向神经网络中的输入节点和输出节点，不必再调节权重，用线性回归方法或计算即可。此方法不但能有效提高模型的整体稳定性，而且能加快其收敛速度。（４）隐含节点数的确定在神经网络中，经常会遇到的问题就是隐含层神经元节点数的确定，合适的节点数会使网络训练的结果更加准确，Ｆａｈｈｍａｎｅｂｉｅｒｅ，，因此和Ｌ提出了级联相关式结构目的就一一是选取最佳的节点数，将节点数的值个个引进隐含层，不断提高神经网络的层次，但。神经网络的层次也不易过高，否则会影响输入变量与输出变量之间的关系为了解决这个一问题，人们做出了进步的改进，采取分批引进隐含节点法，将隐含节点按不同批次分别一进行试验，具体操作就是不改变网络层次，开始训练第批隐含层的节点，对送些权值训一练完毕后。循环操作此步骤，直到训练结果不能再改进为止，如，再引入下批新的节点此反复训练能确定收敛速度最快的隐含层的节点个数。对于神经元个数的选择，过多过少都不是最佳的选择，如果隐含层神经元个数太少，就会加大网络获取样本数据信息的难度，。而且会导致局部出现小范围的极小值，会造成训练的结果不准确若隐含层神经元个数太多，就会使学习时间延长，同时也会导致内部的运算过程变得复杂繁琐，得不到最佳的训练结果。通过上述分析，神经元个数的选择是非常重要的，人们经过长期的深入研究Ｌ乂及反复的训练测试：，最终得到Ｗ下几个主要的方法 硕±研巧生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算４７＝（１）ｙｌｎ＋ｍ＋ａ，其中Ｗ为隐含层神经元个数，ｗ为输出层神经元个数，《为ｔ。输入层神经元个数，ａ的取值在＾１０之间＝ｘｍ＋－Ａ（２）乃Ｖ？，其中为学习样本个数，Ｗ为输出层神经元个数，《为输入＊２层神经元个数。（３）试凑法。首先，将隐含层的神经元个数假设为２，然后对网络进行初始训练，依次增加神经元的个数，同样对网络进行初始训练，训练完毕后，将输出的结果进行对比，选取误差最小的神经元，将其作为隐含层神经元的个数。５．４实证分析５乂１灰色模巧神经网络法、、灰色模糊神经网络综合了灰色理论模糊数学神经网络呈种模型，弥补了单个模型。的不足，使估价模型更加完善用神经网络估算王程造价，输入数据就是己建工程的所有特征因素，输出数据则为所求的平米造价值，并根据训练完成的神经网络对待估工程进行估算。为了确保估算模型的准确度，在应用神经网络模型前，应该首先对工程样本进行筛选，使筛选出巧样本与拟建工程具有极高的相似度。如何筛选工程样本，需要引进模糊数学贴近度与灰色关联度，选出相似程度最高的工程做为ＢＰ神经网，综合二者的计算结果络的训练样本。ＢＰ网络在进行训练时共分为Ｈ层，，输入层为８个变量即为工程的特征因３，，；５．１：素，隐含层为个节点输出层为１个变量即为建筑工程的平米造价俊如图输入层基础类型誦型麵獅工程墙化程屋面王程米造价外墙装饰困５．１ＢＰ人工神经网络隐层结构的优化计算方法Ｆｉ．５．１ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｔｔｇＭｅｈｏｄｆｏｒＯｐｉｍｉｚｉｎｇＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｈｉｄｄｅｎｌａｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｙＭＡＴＬＡＢ语言诞生于２０世纪７０年代，与其他高级语言不同，它被称为第四代计算 ４８第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研巧生学位论文一个功能强大机语言，ＭＡＴＬＡＢ是、应用广泛的专用计算工具。ＭＡＴＬＡＢ编程效率是非常高的，而且用户使用时非常方便，它不仅具有很强的扩充能力、交互性、移植性和开放性，还具有方便的绘图功能和非常高效的矩阵数姐运算。ＭＡＴＬＡＢ可拟乍为非常高级的计算工具，也可作为低级的工程设计语言，或作为高级的图形编程语言。它有数Ｗ千计的内置数学函数、图形函数和工程应用函数。它提供了各种特殊的工具箱，这些工具箱应用一些专口的领域于，如控制系统、信号处理、优化和模糊逻辑等。其丰富的函数库使开发者省去了大量的重复编程。ＭＡＴＬＡＢ中的一神经网络工具箱神经网络为基础，是种工具箱，提供了很多算法，人们只需要对其里面的函数进行调用，就能够完成对网络的权值初始化、网络设计Ｗ。ＭＡＴＬＡＢ及网络训练等，避免了复杂的编程，使用起来更加简便快捷神经网络工具箱包括的网络有感知器、线性网络、ＢＰ神经网络、径向基网络、自组织网络和回归网络。其中ＢＰ神经网络工具箱主要包括ｎｅｗｆ、Ｓｉｍ和ｔｒａｉｎ这立个主要的神经网络函数。神经网络工具箱中的网络仿真模块，能够对数据进行预测，训练好的数据若达到收敛的标准，就可。Ｗ对预测数据进行仿真，从而实现迅速建模求解５．４．２实证分析的步骤１．训练样本的选取（１）从数据库中选取４０组已建的建筑工程项目，根据模糊数学中贴近度的计算规则，计算出这４０组数据与拟建工程的贴近度，并按照从大到小的顺序进行排序，计算结果如表５．１；５１表．己建工程贴近度排序表Ｔａｂｌｅ５．１Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｈａｓｓｏｒｔｔａｂｌｅ样本贴近度排样本贴近度排样本贴近度排样本贴近度排序号大小序序号大小序序号大小序序号大小序１０３８．２１．１．７１７１１０６４９２５０８９２３１０■巧３３０２０．６６２封１２０．５８７３１２２０．８３７６３２０．５８２３３３０．５４３３５１３０．７６４１５２３０．巧５１１３３０．７５３１６４０．４６７３９１４０．８７５２２４０．４９３３７３４０．６４３２６５０７２３５２７２．４１．８１０．８３５０３８４０３５０．７３６８６０巧１６２１２６．７１５１３６１．８巧０．６９５０９０．８２１０７０．７９４１２１７０．８７１４２７０．６３６２７３７０．５８１３４８０．．６５３２４１８０．５８３３２２８０８３１８３８０．６９２２２９０．８２３９１９０．的６２８２９０．７０４２０３９０．８６２５１００．７９２１３２００．７８６１４３００．４８１３８４００．４９５３６ 硕±研巧生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算４９（２）同样选取这４０组己建王程巧自，根据灰色理论中关联度的计算规则，计算出这４０组数据与拟建工程的关联度５２所。，并按照从大到小的顺序排序，计算结果如表．示（３）将表５．１与表５．２进行对比，从中挑选出贴近度与关联度均排在前２３的工程项目，排序后共有１９个工程满足上述条件，为了提高模型的预测精度，删除那些与待估工程差距较大的工程。将优选出的１９个样本作为神经网络的训练样本，待估工程作为神经网络的测试样本。表５．２己建工程关联度排序表Ｔａｂｌｅ５．２Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒｅｌａｔｅｄｄｅｇｒｅｅｈａｓｓｏｒｔｔａｂｌｅ样本关联度排样本关联度排样本关联度排样本关联度排序号大小序序号大小序序号大小序序号大小序１０．的７２５１１０．７２２２０２１０．８４２３３１０．６８３２６２０．６４２３２１２０．６０４３６２２０．７６８１２３２０．６７１２８＇３０．６５７３１１３０．７９４９別０．７１１２２３３０．７７９１１４０．６２９３４１４０．８２７５２４０．６３６３３３４０．６７４２７５０．８１９６１５０．８５３２２５０．５８３３７３５０．７６１１３６０．７０８２３１６０．６６１３０２６０．７０１２４３６０．７４７１５７０／７３４１８７０８７６１２７０７１８２１３７０６６８２９１．．．、８８０１２４７５６０．７２７１９１．別３８８０．８３９３８０１４．９０．７４２１６１９０．６１７３５２９０．巧９１７３９０．８０７８１００．７８２１０２００．８１３７３００．５１７３９４００．４９６４０２．样本的定量化处理本文已经确定了影响工程造价的８个主要特征因素，这８个主要特征因素即为ＢＰ神经网络的输入层数据。在输入数据之前，需要对所选数据进行规范化处理和标准化处理：／个特征元素处理原则如下假设某工程项目为７，则表示第／个工程的第／，本文中／的；＾＿一９１－８取值为＾１，的取值为。例如：将其中的某项工程记作７，对它的８个特征因素；＝进行定量化处理，，可Ｗ表示为７１２２，３１１。对不同根据专家调査法将其定量化，，，，么，；（巧的构造，采取按比例计算加权平均值的方法作为该工程最终的量化结果，根据专家Ｗ往的经验，对所选的１９个工程与待估工程进行定量化处理，具体量化后的结果如表５．３和表５．４所示。３一．样本归化处理为了使数据更有利于网络的训练￣，尽量减小它们之间的差值，相差太大会影响网络的学习一，相差太小又无法引起网络的反应。所Ｗ，还需要将量化后的数据进行归化处理，一一将它们都归到个不太大的变化范围［０，Ｕ之间，这样就能解决相差过大或过小的问题， ５０第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研究生学位论文也确保了网络的真实性与可靠性一。本文主要采用最大最小法对样本进行归化处理，计算公式如下：Ａ二－－Ｘ／－义〇Ｘ１５（〇醒血）口）式中一，ｉ为归化处理后得到的数据，Ｘ为原始数据，ＪＣ为数据序列中的最大值，胃为数据序列中的最小值。－样本的输入向量就是本文所确定的特征因素，将输入向量用符号Ｔ１Ｔ８表示，输出向５－量为平米造价，将输出向量用符号０表示。再根据公式１５对所选择的１９个工程化及待一间一估工程做归化处理，经过处理后的数据其值都在阳，Ｕ之，归化后的数据如表５．５所示。表５．３训练样本量化结果表Ｔａｂｌｅ５．３Ｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ化ｑｕａｎｔｉｆｙｔｈｅ＂ｓｕｉｔｓｔａｂｌｅ工程基础楼板楼面内墙墙体屋面外墙平米造价口窗，２代号类型类型工程装饰工程工程装饰（元／ｍ）１１２２３１３２２５６７．９８２２．５４３１６８２３３１２．３９３２３３４１．５３４２６１８．１５４３．５２２３４３６２２１４１３．５１１４２４１２３７６８．２６６３３２３．５４３１２．５６１９．４７５３２４２．５４１．５２５９７．５４８１２１３１．５３２４５７７．７８９２３３２．５１４２３７６４．６８１０１３２２１．５４３．５２４９９．７７１１２３２．５１５１．５４２６９９．３２１１２２４４２２３．５３４９２．０５１３２．５３３４１．５１４３７４９．９１１４１．５１．５３３２．５４２３５％．７５１５１．５３２２．５２３．５４２６１４．７４２４２１５２３２６１１６１．５．７０．４１７２．５１２．５１．５２４３２．５５６８．４９１８３２２１．５４２．５３１７００．０８１９２．５３．５２４１．５３３１７６７．４４ 硕古研巧生学位论文第五章基于神经网络的工程造价巧算５１表５．４测试样本量化结果表Ｔａｂｌｅ５．４Ｔｅｓｔｓａｍｌｅｓ化ｕａｎｔｉ化ｅｒｅｓｕｌｔｓｔａｂｌｅｐｑｆｙ工程基础楼板楼面内墙墙体屋面外墙平米造价ｎ窗，２代号类型类型工程装饰工程工程装饰（元／ｍ）待估１．５１２．５５２３２２５４１．８２一表５．５样本归化结果表Ｔａｂｌｅ５．５Ｓａｍｌｅｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ巧ｓｕｉｔｓｔａｂｌｅｐ序号输入向量输出向量Ｔｉ了２ＴｓＴ４Ｔ５了６Ｔ？Ｔｇ０１００．３３巧０．３３３３０．５００．６６６７０．３３巧０．３３３３０．２７４９２０．２５０．６６６７０．６６６７００．３７５１．０００００．６６６７Ｏ．ｑｐＯＯ０．６８９１３０．２５０．６６巧０．６６６７０．７５０．１２５０．６６６７１．０００００．３３３３０．４５６５４０．５０．１６６７０．６６６７０．２５０．２５０．６６６７１．０００００．６６６７０．４７１０５００．００００１．０００００．２５０．７５０．０００００．：３３：｝３０．６６６７１．００００＇＞０－６０．６６６巧３３０化５０．０．６６６７０．０００００．５７０．．７５０．５０００，４６１１７１０．６６巧０．３３扣０．７５０．３７５１．０００００．１６６７０．３３３３０．３８１９８００３３；３３０．０００００．５０．１２５０．６６６７０３３：３３ｌ．ＯｆｌＯＯ０．３１０４９０．２５０．６６６７０．６６６７０．３７５０１．００００化巧扣０．６６６７０，９８７０１０００．６６６７０．３３；３３０．２５０．１２５１．０００００．巧：３３０．：３３３３０．０２７９１１０．２５０．６６巧０．５００００１０．１６６７１．０００００．３３巧０．７５０４１２００．：３３巧１．０００００．７５０．２５０．３３巧０．８３３３０．６６巧０．００００１３０．３７５０．６６６７０．６６６７０．７５０．１２５０．００００１．０００００．６６６７０．９３％１４０．１２５０．１６６７０．６６６７０．５０．３７５１．００００ＣＵ３３３０．６６６７０．３７９１１５０．１２５０．６６６７０．３３３３０，３７５０．２５０．８３；３３１．０００００．巧巧０．４４４２１６０１．０００．０．１０．３３３３０．６６６７巧０．，２５００，１６６７０２５２５０．３３７７６１１７０．３７５０．０００００．５００００．１２５０．２５１．０００００．６６６７０．５００００．２７６７：；７巧１８０．５０３３３３０．３３３３０．１２５０．７５０．５００００．６６６７０．０００００．２１９０．３７５０．８３３３０．３３巧０．７５０．１２５０．６６６７０．６６巧０．０００００．９９７０待估０．１２５０？０００００．５０００１０．２５０．６６６７０．３３３３０．３３３３０．１８０２４．网络的训练（１）在ＭＡＴＬＡＢ中，打开神将网络工具箱ＮＮｔｏｏｌ，构建ＢＰ神将网络基本ＧＵＩ窗口界面，如图５．２所示： ５２第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研究生学位论文杀Ｎｅｔ從ｏｒｋ／ＤａｔａＭａｎａｇｅｒ｜ｏ｛！烏ＩＩＳＩ｛Ｉｎｐｕｔｓ：Ｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｏｕｔｐｕｔｓ：Ｔａｒｇｅ杉：Ｅｒｒｏｒｓ：Ｉｎｐｕ＾ＤｓｉａｙＳｔａｔｅｓ：ＬａｙｅｒＤｅｌａｙＳｔａｔｅｓ：…－—ＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＤａｔａＨｅｌｐＩＮｅｗＤａｔａ．．．ＩＮｅｗＮｅｔｗｏｒｋ．．，！ｖｉｍｐｏｒｔ．．ｘｏ．．ｉＤｌＥｐｒｔｅｗｅｅｔｅｊ－ｅ—Ｎｔｗｏｒｋｓｏｎｌｙ＂ｉＩｎｉｔｉａｌｚｅ－．留巧ｕｉｓｔｅＴｒｉｎ．．Ａｄｔ．．苦ａｐＩＩ｜｜５ＢＰＧＵｒ窗口界图．２人工神经网络的踞本而Ｆｉｇ．５．２ＢａｓｉｃＧＵＩｗｉｎｄｏｗｉｎｔｅｒｆａｃｅＢＰＡｒｔｉ扫ｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（２）Ｐ输入到ｔｓ中，输出数据Ｔ输入到ｔａｒｅｔｓ，将训练样本的输入数据ｉｎｐｕｇ中分别如图５．３、图５．４所示。…——：：切Ｇｒｅａｔ合Ｎ如Ｖ。３．吉裔杀ｊ｜ｆ…ａｍｅａＮＤｔａｅＴ１广ｙｐ；＾ＰｉＩ｜！ｎｐｕｔｓｉＩ广—Ｔａｒｅｔｓ＇ａｇｒｖｌｕｅＪ＾０．巧ａ巧０．５００．５１００．巧００．２５００．３７５０．１巧０三Ｉｎｕｅａｔａｔ巧ＩｐｔＤｌｙｅｓＳｊ０．３３３３０．Ｓ８目７日．６６６７日，１６６７００．６６６７０．６６８７０．３３３｜＊；＾ａｅＬｒｅａＳｔａｅｓｙＤｌｙｔ０．３３３３０．Ｓ６６７日．６６６７１Ｑ．３３３３０．３３３：３日０．Ｓ６目７０．３：ｌＪ０．５日０Ｊ５０．２５０．２５０．６２５日．７５０．５０．３７５０．２５００．７５｜ＣＯｕｔｐｕｔｓ．．巧日．〇〇．３７５〇．１２５（３２５日．巧（］．３７５〇．１２５〇０１２５１过＾＾厂４＾ＥｒｒｏｒｓＩ？Ｉ１Ｉ—————＿．．ＨｅｌｐＣａｎｃｅｌＣ巧ａ！ｅ５３ＢＰ图．人工神经网络计算模型输入向量的设置Ｆｉｇ．５．３ＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｐｕｔｍｇｍｏｄｅｌｓｅｔｏｆｉｎｐｕｔｖｅｃｌ：ｏｒｓ 硕±研究生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算５３ＣｒｅａｔｅＮｅｗＤａｔａｊｑ裁＂￣Ｎａｍｅ＊１ＤａｔａＴｙｐｅ—ｔ广Ｉｎｐｕｔｓ（ｊ—巧ＴａｔｒＶａ—巧ｅｓｌｕｅ．３８１９日．３１Ｇ４０．９８７００．０２巧０巧０４０Ｇ．９３３６０．３７９１广１？兰Ｉｎｐｕ！ＤｅｌａｙＳｔａｔｅｓ广ＬａｙｅｒＤｅｌ巧Ｓｔａｔｅｓ广Ｏｕｔｐｕｔｓ＇＂巨國：；１Ｌｊ２ＴＩｉＨｅｌｐＣａｎｃｅｌＣｒｅａｔｅＩＪ图５．４ＢＰ人工神经网络计算模型输出向量的设置Ｆｉ．５．４ＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｗｏｒｋｃｏｍｕｔｉｎｍｏｄｅｌｏｕｕｔｖｅｃｏｒｓｅｇｔｐｇｔｐｔｔ（３）点击ＮｅｗＮｅｔｗｏｒｋ，创建神将网络，出现如图５．５所示的窗口。Ｉｎｐｕｔｒａｎｇｅｓ选择—刚建立的样本输入数据Ｐ，为了提高训练精度，Ｔｒａｉｎｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ般选择ＴＲＡＩＮＳＣＧ，即ｆ共扼梯度法，。由于隐层节点数非常重要所Ｗ必须选择合适的隐层神经元个数，经过反复试算对比训练后的误差，最终将Ｎｕｍｂｅｒｏｆｎｅｕｒｏｎｓ的值确定为１０，其余參数选择默认值。ＣｒｅａｔｅＮｅｗＮｅｔｗｏｒｋｉＣＭＩｆＮｅｗｏｒｋｍｅｔＮａ；ｎｅｌｖ诚化｜－ｈ—ｉ色ｔｗｏｒｋｉｙｐｓ：ｐｅｅｄｆｏａｒｄｏｒｗｂｓｃｋｐｒｐ｜ｕｎｅｓ：Ｉｎｐｔｒａｇ！１０１０１０１Ｇｅｔｒｏｍ．．．ｆＩｎ］ｐ；；；下巧平ｉｎｉｎｆｕｎｃｔ记ｎ：ＴＲＡｇＩＮＳＣＧ平Ａｄａｔｉｏｎｐｉｏ。Ｉｓａｍｉｒｉｇｆｉｎｃ巧：ＬＥＡＲＭＱＤＭ｜！Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＭＳＥ二Ｎｕｍｂｅｒｏｆｌａｙｅｒｓ：ｓｊＰｏｒｐｅｒＵｅｓｆｏｒＬａｙｅｒ１ｐ［＾１ｈｌｕｍｂａｒｏｆｎｅｕｒｏｎｓ：７＾ｊＴ＾ａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ：ｉｒＴＡＮＳＧＶｉｅｗＤｅｆａｕｌｔｓＣａｎｃｅｌＣ巧ａｔｅＩ｜［｜图５．５ＢＰ人工神经网络基本參数的设置Ｆｉ目Ｐｉｉｉ呂．Ｓ．ＳＳ別ｕｐｔｈｅｂａｓｉｃａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅａｒｔｆｃａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐ ５４第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研究生学位论文在训练前，可Ｗ点击ｖｉｅｗ先进行预览，预览结果如图６．６所示：’’：ｗｏ；，＾Ｎｅｔｗｏｒｋ：ｎｅｔｒｋ。０ｊｆｊｊ｜琴｜ＶｉｅｗｉｎｉｔｉａｌｉｚｅＳｉｍｕｌａｔｅＴｒａｎＡｄａｔｅｉｇｈｔｓｉｐ｜｜｜ｊＷＩ｜—？—＊！雖巧＼彎？巧＼户户一／／１＞｛巧雌｝８１０１ＭａｎａｇｅｒＣｌｏｓｅｊｊ图５乂ＢＰ人王神经网络的基本流程图Ｆｉｇ．５．６ｒｈｅｂａｓｉｃｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌ打ｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ确认无误后，就可切点击Ｃｒｅａｔｅ，创建网络ａｉｎ，ｒａｎｎ。点击Ｔｒ在ＴｉｉｇＩｎｆｏ选项中，Ｉｎｐｕｔｓ与Ｔａｒｇｅｔｓ分别选掃所建好的输入样本Ｐ巧输出样本Ｔ，如阁５．７所示：＊、？卢，’Ｎｅ‘ｔｗｏｒｂｎｅｔｗｏｒｋｆ苗１ＶｉｅｗＩｎｉｔｉａｌｉｚｅＳｉｍｕｉａｉｅＴ巧ｉ。ＡｄａｐｔＷｅｉｇｈｔｓＩｊｊ！！｜了巧ｉｎｉｎｇｌｎ化Ｔｒａｉｎｉｎｇ巧ｍｅｔｅ巧ＯｔｉｏｎａｌＩｎｆｏＰａｐ］｜］■＾－ＴｒａｉｎｉｎｇＤａｔａｒＴ巧ｉｎｉｎｇＲｅｓｕ巧ｓ■Ｉｎｐｕｔｓ戶Ｏｕｔｐｕｔｓｎｅｔｗｏｒｋｏｕｔｐｕｔｓ＿Ｔａｒｇｅｔｓ了Ｅｒｒｏ巧；ｎｅｔｗｏｒｋｅｒｒｏ巧二＿的巧！訂口Ｊ！Ｄ径！部〇轉把＆紀梅Ｊｙ戸巧茄叫诚言０曼樓封＂耗ｙ；＇ｎｅｒｆｉｔｗｏｋｉｐｕｔＳｔ如ｅｓｍｉｌＬａｙｅｒＤｅｉａｙＳｔａｔｅｓｚｅ＾３ＦｉｎａｌＬａｖｅｒＤｅｌａｙＳｔａｌＪｔＳｐｗｏｒＵａｔｎｅｙｅｒｔａｅｓｊ＇ＪＩ—ＭａｎａｇｅｒＣｌｏｓｅＴｒａｉｎＮｅｔｗｏｒｋ：ｎｒ－－５７ＢＰ图．人工神经网络训练过程的ＧＵＩ设计Ｆ．５．ＵｓｎＢＰｒｒａｅｔｗｏｒｒａｒｏｅｉｇ７ＧＩｄｅｉｇａｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｌｎｋｔｉｎｉｎｇｍｓｐ 硕±研究生学位论文第五章基于神经网络的王程造价估算５５ｒａｎｎａｒａｍｅｅｒｓ开始训练前，需要对参数进行设置，在ＴｉｉｇＰｔ中，经过多次调试迭代次数，最终将巧ｏｃｈｓ设置为２０００，ｇｏａｌ设置为化００１，其余值为默认值，如图５．８所示：Ｎｅｔｗｏｒｋ：ｎｅｔｗｏｒｋ口口＾１ｊ！回！ｊ｜ＶｅｗＩｎｉｔａｅｔｅＴｒａｉｎａｅｉｇｈｔｓｉｉｔＳｉｍｕｌａＡｄｐｔＩ｜ｊ｜Ｗ｜下巧ｉｎｉｎｇＩｎ化Ｔ巧ｉｎｉｎｇＰａ巧ｍｅ化巧ＯｐｔｉｏｎａｌＩｎ化｜！ｅｐｏｃｈｓｍｕｄｅｃ２０００—〇．ｉｏａｌｍｕｎｃｇｏ＾ｏｏｉｊｉ〇［ｊｍａｘｆａｉｌｍｕｍａｘ１—５—１０００００００００今ｍｅｍ巧ｄｕｅｓｈｏｗ—ｉ２５ｗｄ－ｉｎｉｅ０１０ｔｉｍｅｍ＿ｇｉｎｆ［ｍｕｏ．〇ｏｉｊｉｉ读．ＭａｎａｇｅｒＣｌｏｓｅＴｒａｍＮｅｔｗｏｒｋ－－Ｉｂ图５．８ＢＰ人工神经网络训练参数的设置Ｆｉｆｉｉｌｉｉｉｇ．５．８Ｓｅｔ良Ｐａｒｔｃａｌｎｅｕｒａｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｎｎｇａｒａｍｅ化ｒｓｐ图５．８中各参数所表示的意思如表５．６所示：表５．６ＢＰ人工神经网络各参数的含义Ｔａｂｌｅ５．６ＭｅａｎｉｎＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｏｆ化ｅａｒａｍｅｋｒｓｇｐ？表示的含义巧ｏｃｈｓ训练的最大循环次数ｇｏａｌ性能目标ｍａｘｆａｉｌ最大验化数据失败的次数＿ｍｅｍｒｅｄｕｃ降低内存需求的系数＿ｍｉｎｒａｄ最小性能拂度＿ｇ’ｍｕ动量的初始值ｍｕｄｅｃ动量减少系数＿ｍｕｊｎｃ动量增加系数＊？ｍｕｍａｘ动量最大值＿ｓｈｏｗ每隔多少則练循环次数会显示训练过程ｔｉｍｅ最大的训练所须时间，单位为秒 ５６第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研巧生学位论文（４）调试完成点击ＴｒａｉｎＮｅｔｗｏｒｋ对样本进行训练，得到优化误差曲线如图５．９所示：—因ＴＶ且；ｎ；ｎｇｖＡｈＴＲＡＩＮＳＣ扫ｉ因Ｔ弦１巧！ｅＥｄｉｔＶｉｅｗＩｎｓｅｒｔＴｏｏｌｓＤｅｓｋｔｏｐＷｉｎｄｏｗＨｅｌｐ＊Ｐｅｒｏｒｍａｎｃｅ巧０ｆ．狐０狀９１７ＳＧｏａｈｓ０＿００１，３＇＂＂＂贫？Ｊ祈说？１組姆ＩＶＩｆｊＩ．ｋ巧Ｖ＂…如＾，；？？＇ｓ＂＾＂１１ＩＩＩｊ０Ｉ１Ｉ（０１０２０３０４０郎就７０紙Ｓ８９ＥｏｃｈｓｔｏｐＴ巧的ｉｎｇｐｊ图５．９ＢＰ人工神经网络训练误差曲线Ｆｉｇ．５．９ＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｉｎｉｎｇｅｒｒｏｒｃｕｒｖｅ训练完成后，会得到训练样本的输出值Ｏｕｔｐｕｔｓ与误差值Ｅｒｒｏｒｓ，输出结果为；ａ．输出值ｏｕｔｐｕｔｓ：０２９１１８０．６７１９３０４９８９４．．０９０９６３３６．４．０．４６４５５０．３７３４９０．３０９８９０．９４３６１０５１８５．０６０－．７３６４５０．０３０２３９０．８７１７０．３８７９６０．４１１３５０．７８４４３（Ｕ６３６２０．７４５４４０３．９３０６ｂＥｒｒｏｒｓ．误差：－０－－．０１６２７８０．０１７１７２０．０４２４４５０．０１９０．０３６６４５－－０．００３４５４０１．００８４３４０３９２．０００５１２２６０．０４３０．０３７２８５０－．０１３９４６０２３９０８９７０．０３０．０６１．００８８６３４０．０３２８４６－０．００８３２６６０．０１３０８２０００７７６４７０．．０６６３６８为了更加直观的对比实际输出值与期望输出值的误差大小，将实际输出Ｔ与期望输出Ｏｕｔｐ山Ｓ的值通过Ｅｘｐｏｒｔ导出到ＭＡＴＬＡＢ的工作区间ｗｏｒｋｓｐａｃｅ中，根据导出的数据绘制５１预测误差对比散点图，从图．０中可Ｗ看出误差相差很小，说明训练比较成功，可Ｗ用于实际应用中。 硕±研究生学位论文第五章基于神经网络的工程造价估算５７ｌｉ巧ｇｕ伯护［＇山．‘私ＦＶＴｌＤＷｄｏｗＨｅｌｐ＾ｉｌｅＥｄｉｔｉｅｗＩｎｓｅｒｔｏｏｓｅｓｋｔｏｐｉｎ—－－丘Ｈ含ｒｖｒ旬咬押套□曆吕白１；———————————’‘如齊為．……７￣￣，三＇＇＇＇－‘ｎ〇玩裔Ｉ兩］＂：牛＾舞揖巧气；＇英碌信ｉ１—＾＇〇，化８－．．餐－？０－６］少０４－弁■養’■舞０－－．２；］。＋０－＋－〇｜。ＩＩＩｔＩｔ４．２００．２０乂０．６０．３１’１．２；■■：；、；）：＇＇：；；：了点巧锦、：：：；，榮咳終絲皆＾滅養．鸿辕莲１游狭姆；？巧聲斯；該二二冷节巧敌－－＇［§苗‘。辕５１０ＢＰ图．人工神经网络预测误差的对比Ｆｉ．５．１９ＣｏｍａｒｉｓｏｎｏｆＢＰａｒｔｉ円ｄａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｇｐｐ５，．网络的测试建立好测试样本的输入与输出，基本操作过程同训练样本的操作过程相同，建立完成ｉｍｕａｅｍｕａｏｎＤａｔｅ后，ｌｔ对样本进行测试，Ｓｉｌｔｉ中选择测试样本的输入与输出选择Ｓ，将ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＲｅｓｕｌｔｓ中的Ｏｕｔｕｔｓ改为１：ｅｓｔｏｕｔｕ１：ｓＥｒｒｏｒｓｌ；ｅｓｔｅｒｒｏｒｓ，改为，如图５．１１所：ｐ＿ｐ＿示＇——汾ｏｔ－秦Ｎｅｔｒｋ：ｎｅｗｏｒｋ茵｜｜｜ｊｐ｜！曼Ｖｅ獅ｉｎｉａｃｅ沒ｍｕｌａｔｅＴ巧ｉＡｔｅｈｔｓｉｔｉｌｎｄａｐＩ｜｜Ｗ巧｜｜————；巧ｍｕｌ如ｉｏｎＤａｔａｒＳｉｍｕｌａｔｉｏ。巧ｅｓｕｌｔｓＩｎｕｔｓ＾ＯｕｔｕｔｓｐｔｅｓｔＰｐｅｓｔ。ｕｕｔｓｆｊｔ一皆’？＂ｎ＇ｌ．＂ｉ：Ｉ电，＊Ｆ：－治：ｔ騎把Ｉ：础ｗ封敗二献：ｉｓｎ二ｎ誕安３；ｎｅｗｏｎｕｅｓＳ啤诚敎ｔｒｋｉｐｌＳｔａｔ、；１Ｉ／－吞Ｉ白＇Ｆ沪己引／瑟掠；ｒ■於郎Ｄｅ过抗棘ａｓＴ：端Ｌ！笑違品；｜ｐ爱；＾｜ＳｕｐｐｌｙＴａ巧到ｓ巧？了８！Ｅ３ｒｒｔｓｌｅＳｌｏ巧Ｉｔｅｓｅｒｒ巧ｔｒｏｓｆ—穀…：；ＩＩ；．賽：＾誇ｉ－ＭａｎａｇｅｒＣｌｏｓｅＳｉｍｕｌａｔｅＮｅｔｗｏｒｋ［｜］驚：图５．１１ＢＰ人工神经网络仿真过程的ＧＵＩ设计Ｆｉｇ．５．１１ＧＵＩｄｅｓｉｇ打ＢＰａｒｔｉｆｉｃｉａｌ打ｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ 巧第五章基于神经网络的工程造价估算硕±研巧生学位论文点击ＳｉｍｕｌａｔｅＮｅｔｗｏｒｋ开始测试样本，得到的期望输出与误差分别为０．１２７６６与０．０５２５４，此时一，再对结果进行反归化，应用公式Ａ—＊＋ｘ５－乂乂１６片》？血）血（）最终得到待估工程的平米造价预测值为５２７．３１。待估工程的实际造价为５４１．８２，可计＝５４－＞＜算出误差丸１．８２５２７．３１）店４１．８２１００％２．６％。因此，灰色模糊神经网络模型在工程（造价预测中的应用是可行的。５．７；将上述兰种方法进行对比，结果如表所示５表．７Ｈ种模型预测效果的对比表Ｔａｂｌｅ．７ｈｌ化ｄｉｃｔｈｆ化ｒｉｔｌ５Ｔｒｅｅｍｏｄｅｓｒｅｔｅｅｅｃｔｏｆｅｃｏｍａｓｏｎａｂｅｐｐ模型预测方法模糊数学法灰色理论法灰色模糊神经网络法预测的造价值５６３．７６巧１．２１５４３．８８４％５．相对误差．４％２６％５．５本章小结本章首先介绍了神绞网络的基本概念Ｗ及发展过程，接着阐述了ＢＰ神经网络的基本结构与算法一，详细说明了ＢＰ神经网络算法的基本操作过程，针对目前存在的些问题Ｗ及不足之处，提出了对ＢＰ神经网络的改进方法，同时也介绍了３种确定隐含节点数的方法。最后，根据贴近度与关联度的对比，选取最优的工程样本，结合ＭＡＴＬＡＢ中的神经网络工具箱对样本进行训练与测试．６％，最终将误差控制在２，得出的期望值十分接近实际的工程造价值，取得了较为理想的结果。 硕±研巧生学位论文第六章结论５９第六章结论６．１结论成本的预测在工程项目建设过程中所起的作用越来趙明显，快速准确的估算建筑工捏的造价已经成为人们研巧的主要方向。如何简化估算工程造价的编制工作，加快概预算的一工程造价管理的主要问题之。编制速度，是控制本文结合数理模型的方法，将数学领域的知识应用到建筑工程领域，主要采用模糊数学、灰色理论、灰色模糊神经网络这Ｈ种模型对建筑工程进行快速估价。本文主要研巧了下几个方面：（１）全面系统的介绍了工程造价的相关知识Ｗ及工程造价对建筑行业的重要性，并分析了过去传统的估价模型，详细介绍了这些模型的计算过程，指出传统估价模型的缺点及应用的局限性，根据两种划分形式阐述建筑安装工程费用及其计算公式。（２．）详细介绍了模糊数学的理论知识，指出分析权重的方法并说明了模糊数学的运算公式，重点分析了模糊数学中的隶属函数与贴近度，在此基础上，提出了基于模糊数学的估算模型。（３）详细，介绍了有关灰色系统的理论知识，分析了Ｇｌ１模型的建模过程Ｗ及对误（）差的检验方法，，对其计算过程进巧总结重点分析了灰色系统中的灰色关联度，在此基础上，提出了基于灰色理论的估算模型。（４）弹细介绍了人工神经网络的相关知识队及ＢＰ神经网络的结构与算法，提出了如何改进ＢＰ神经网络来弥补过去的不足。（５）选取迂宁省内各个城市的实际工程案例，并Ｗ框架结构为例，建立数据库。虽然影响工程造价的因素很多，但通过阅读文献及大量资料，本文深入分析并选出８个影响工程造价的主要因素，不仅对这些特征因素赋予不同的权重，而且还将这些数据进行量化处理与归一化处理。（６）通过对模糊数学、灰色系统、神经网络的学习，提出了将Ｈ者结合的造价模型，在确保估价速度的基础上，又满足了对精度的要求，最终确定灰色模糊神经网络模型。应用ＭＡＴＡＬＢ中神经网络工具箱进行程序设计，对样本进行训练与测试。（７）本文应用兰种不同的方法对指定的工程进行建模，将得到的不同预测值进行对比，证明了组合后的预测模型效果最佳，验证了此模型不仅能快速的对建筑工程进行估价，而一且具有较高的计算精度，是种比较理想的造价预测模型。６．２一虽然本文重点研究了建筑工程造价的数理预测模型，但仍存在些问题，研究中发现有如下几个问题有待深入研究： 加第六章结论硕±研巧生学位论文一（１）影响工程造价的因素有很多，本文提出的影响工程造价的主要因素只是其中的一部分，虽然其余部分对工程造价的影响不是主要的，但仍起到些影响作用，剩下的因素对工程造价影响的大小需要通过大量实例来进行估算。所对于影响工程造价的主要因素的选择仍处于巧级阶段，需要继续深入研究。（２）虽然对ＢＰ模型的训练比较成功，但网络的泛化误差变化很不稳定，甚至训练后的误差反而更大。我们仍需要继续研巧，寻求更有效的解决途径，如果将遗传算法引入到模型中，采取多模型相结合的方法，可使得模型更为人性化、更为优越化，［＾＞１便提高系统的工作效率。（３）本文仅考虑了主建部分的工程造价，还应该综合水暖、电气的王程造价，这是Ｗ后需要在造价模型中加入的部分。模型要想在实际中广泛应用，就必须不断捜集己建工程的资料，因为模型计算结果的准确度完全取决于样本的相似度，必须不断的更新已有数据，确保样本的覆盖性。 硕±研究生学位论文参考文献６１参考文献？山帕维兹Ｆ，拉觀项目估算与成本管理．化京佩械工业出版化２００５，５５巧ａｎｄｏ打Ｍ丄－ｒＰＳ卫ｕｉＷｉｎｃｏｓｔｉｕｅｒ１１４０Ｐｇｍｏｄｅｌｎａｎｄｃｏｍｐｔｏｎｄｏｎ：９８７．９．］Ｂｇ［］－ｏｕｓｌｏｕｌａｓ．ＶａｓｉｌＫｏｅｎｈａＥｄｗａｒｄ．ＰｒｅｄｅｓｉｎＣｏｓｔＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＦｕｎｃｔｉｏｎｆｏｒＢ山ＩｄｉｎｓＪ．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅ口］Ｋｙ，ｇｇ［］Ｃｏｎｉ巧７４－－ｓｔｒｕｃｔｉｏｎＤｖｉｓｉｏｎＡＳＣＥ．ｖｌ００ｎＣＯ４Ｄｅｃ５８９６０４，，，，４ＫａｒｓｈｅｎａＳＳａｅｅｄ－．ＰｒｅｄｅｓｉｎＣｏｓｔＥｓｔｉｍａｔｉｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＭｕｌｔｉｓｔｏｒｕｉｌｄｉｎｓＪＪｏｕｒｎａｌｔｈｅ［］ｓｇｇｙＢｇ［］ｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＡＳＣＥ．ｖｌｌＯ，ｎｌ，Ｍａｒｃｈ，１９８４－ａｌｌＤＭ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｉｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎＪ．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔＭａｎａｅ口］Ｗ［］ｇＥｃｏｎｏｍｉｃ．１９９１１５｛）Ｗａｎ－ｆａｃ口ｎＷＣ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏ打ｉｔａｔｅｄｍｏｄｅｌｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎＣＯ巧ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍａＡｉｄｅｄ［巧ｇｇ口］ｐｙＣｉｖｉｌＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎ．２００２（５ｇｇ）？７武波马玉祥．专家系统北京：北京理工大学出版社，２０００：１３２１［］．工程项目快速估价的方法研巧．华东交通大学学报２０化６脚崔明艳勝强，９．建筑工趕造价估测系统分析．系统工程９９４５［］王孟钩，１，１０．１３５［］王磊王运霞基于ＢＰ神经网络的公路工程投资估算模型饥．中国高新技术企业．２００７：，，（）－１３４１３５．－．工程造价的模糊快速估算方法研究阳山西建筑２００７３３２２２４７萄学峰：２４６．［川，，（）熊燕．基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究网．上海：华东交通大学．２００８．［巧２００９２９－戴健卫Ｐ神经网络在工程造价估算中的应用町四川建筑：２巧２２１．［巧，，（５）１４景晨光，段晓晨．遗传神经网络的工程造价估算方法研究［Ｊ．石家庄铁道大学学报（社会科学版），２０１０，［］］４－１２：１３１７．（）［巧李洪兴．工程模糊数学方法及应用［Ｍ］天津科学技术出版化１９９１化贺仲雄．模糊数学及其应用［Ｍ］．天津科学技术出版社［］，巧的７工业职业技术学院学报－［１］平雪良，周儒荣．灰色系统理论及其在工程中的应用円．南京，２０的，０４：１５．［１巧李翠凤．灰色系统建模理论及应用［Ｄ］．渐江工商大学，２００６．巧ＤｅｎＪｕｌｏｎ．ＳｅｃｔｒｕｍｍａｉｎｉｎｒｅｔｈｅｏｉＪ．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅＳｓｔｅｍ２０００２：１１６［］ｇｇｐｐｐｇ，，ｇｙｙ［］ｙｙ（）０ＸｕＪｈｉｉｎ．ＯｎａＫｉｎｄｏｆＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏ打化ＧｅｎｅｒａｌＳｓ化ｍ．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅ：Ｓｓｔｅｉｎ１９９５口］ｐｇｙ…ｙｙ，，７２－（：１１１１３０．）ｅｎＪｕｌｏｎ－Ｃｏｍｍｏｎｏｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｃｅｔ打ｕｍｂ巧ｉｎｒｅｔｈｅｏｒＪ．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅＳｓｔｅｍ２０００口。Ｄｇ，，ｇｐｐｇｙｙ［］ｙｙ２：１８４．（）２－？灰色系统理论的产生与发展Ｊ．０４０２２６７２７２．［］南京航空航天大学学报，２０，：［巧刘思峰２３巧０－何童丽？灰色神经网络模型在高校招生预测中的应用研究［Ｊ？云南民族大学学报２０１０１：６６２［］］，（）４Ｄ民ｒｔＳＪ－口ｂｏｗｓｋｉ？氏ｏｂｅｓ．．Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｉｎｔｅｒｖａｌｓａｎｄｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎｔｅｒｖａｌｓｆｏｒ拓ｅｄｆｏｒｗａｒｄｎｅｕｒａｌ］ｙｐｎｅｔｗｏｒｋｓＪ．ＩｎＣｌｉｎｉｃａｌａｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．ＣａｍｂｒｉｄｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔＰｒｅｓｓ．２００１［］ｐｐｇｙ ６２参考文献硕±研究生学位论文［２引ＨｅｇａｚｙＴ，ＡｙｅｄＡ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒＰａｒａｍｅｔｒｉｃ００巧ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｗａｙＰｒｏｊｅｃｔｓ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｏｎ－ＣｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＭａｎａｅｍｅｎｔ１９９８．３，２１０２１９ｇ（）Ａ口巧ＧＨ－Ｋｉｍ＾．Ｓ－Ｓｅｏ乂．ｌ．Ｋａｎｇ．ＨｙｂｒｉｄＭｏｄｅｌｓｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＧｅｎｅｔｉｃｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇＰｌ－ｒｅｉｍｉｎａｒＣｏｓｔｓｔｉｍａｔｏｕｌＣｏｍｕｔｉｎｉｎＣｉｖ。ｉｅｉｎ．００５．２０８ｙＥｅｓ…ＪｒｎａｏｆｐＥｎｎｅｒＡＳＣＥ．２２１１ｇｇｇ７Ｄｏ凸民ＨｕｓｈＢｉｌｌＧＨｏｍｅ．Ｐｒｏｒｅ巧ｉｎＳｕｅｒｖｉｓｅｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ？圧ＥＥＳｉｎａｌＰｒｏｃｅ巧ｉｎＭａａｚｉｎｅ１口］’ｇｐｇｇｇ，９９３８－（ｌ）：３９．２ＡＢ的ＢＰ２００６－．基ＴＭＡＴＬ神经网络在黄止液化评价中的应用．：兰州理工大学：１３４．［巧李霎霞兰州，口引Ｓｈａｒｄａ氏ＰｏｔｉｌＲ目．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｅｘｅｒｔｓ：ａｎｅｍｉｒｉｃａｌ化Ｓｔ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆ．ＯｎｇｐｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏ皮ｓ？巧９０．３．基于人工神经网络的工程造价预测模型［Ｊ．山西建筑，２００８［巧戴嘉欣］刘人伟４－．神经网络在时间序列预测中的应用．吉林工学院学报１９９９４：５５６．ＰＵ徐俊彦，徐友春，，，（）町］巧借琳刘国华用ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱开发ＢＰ网络应用．计算机应用，２００１，２１（８）：１化１６４．３３万年红．基于ＢＰ神经网络的手机短信业务流量研究与预测．金华：浙江师范大学２００８．［］，３．基于ＢＰ神经网络的岩±参数预测专家系统的研巧网巧北王业大学２００５．［刊徐鹏道，３５李鹏．基于ＢＰ神经网络和灰色模型的税务收入预测研巧阿巧安电子科技大学，２０１１．［］？３６闻平化张长水．人工神经网络与模拟进化计算北京褲华大学出版社１９９９１３２７［］，：口７］崔国超．神经网络模型持性研巧町无线互联科技，２０１２，０３：１０５．３８２００６０２４－张立毅１４３．王鸿斌，胡志军．人工神经网络理论及其应用［化山巧电子技术：［］，，，口９ＲｕｍｅｌｈａｒｔＤ．Ｅ．．ＰａｒａｌｌｅｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｒｏｃｅ巧ｍ：ＥｘｌｏｒａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅＭｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆ］ｇｐＣｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＣａｍｂｒｉｄｇｅｉＭＩＴＰｒｅｓｓ，１９８６．４０Ｌ－ｉＺｈａｎＧａｎｅｓｈＳｕｂｂａｒａａｎ．Ａｎｅｖａｌｕａｔｉｏ打ｏｆｂａｃｋｒｏａａｔｉｏ打ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｔｈｅｏｔｉｍａｌｄｅｓｉｎ［］ｇ，ｙｐｐｇｐｇ－ｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｓｔｅｍｓＪＣｔｔｈｓｉｎｌｉｅｃｈａｎｉｃｄｅｎｉ２００２１９１２８７３２８８６［］，ｏｍｐｕｅｒｍｅｏｄａｐｅｄｍｓａｎｇｎｅｅｒｉｎ：ｙｐｇ，（）４ＳＸ，ＬＩＸ，ＬＩＮ，巧ａＬＯｔｉｍｉｚｉｎ打ｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｅｃａｓｔｂｉｍｍｕｎｅａｌｏｒｉｔｈｍＪＪｏｕｒｎａｌｏｆ［。ＹＡＮＧｐｇｙｇ［］ｅｎ－ＣｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏ２００６，１３：５巧５７６ｙ，）ｇｙ口４２２００９－郭利辉．信息技术与信息化０３：２０２２．［］，周雅基于ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱的ＢＰ网络设计［Ｊ］，，４３Ｊ２００３０４４７９－４８２申金山．．［］，杜晓文，李岗基于ＢＰ神经网络的建筑工程造价快速估算方法［］河南科学，：．， 硕±研巧生学位论文作者简介６３作者简介｜｜＂圓圓■睡—月，女，汉族，迂宁省葫芦岛人，１９８８年９月出生于江宁省葫芦岛｜鬥黄市，。２００７年考入沈阳理工大学理学院攻读学±学位。２０１２年考入＾沈阳建筑大学±木工程学院防灾减灾工程及防护工程专业攻读硕壬；３断—一作者在攻读硕±学位期间发表的学术论文学术论文；ＹｕｅＨｕａｎｇ，Ｌｉｘｉ打Ｌｉ，ＹｕｍｅｉＬｉｕ．ＣｏｓｔｏｆＰｒｏｊｅｃｔＲｅｓｅａｒｃｈＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＭａｔｈ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＭＭ－ｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄａｔｅｒｉａｌｓ．２６％２６３０Ｐａｒｔ３２０１４０５．Ｅｌ检索：２０１４３２１８０３５１４，，，（号巧 ６４作者简介硕±研巧生学位论文 硕±研巧生学位论文致谢６５致谢在两年半的研究生生活中，我非常感谢我的导师刘玉梅教授，给予我的很多帮助与指、、导，还，不仅在学业上传道授业解惑教会了我如何做研巧如何去学习如何去生活、如何去与人沟通并迅速融入社会，从刘老师身上我学到了很多很多，很庆幸读研期间遇到送样一位和萄可亲的好导师。其次，，我要感谢我的副导师李立新教授，李老师专业化实、学识渊博尤其在硕±论文方面给了我很多的指导和建议，在李老师身上我不仅学到了科学文化知识，还参与了多次科研，，在此，对李老师表示深深的敬意和由衷的感谢。另外我还要感谢我的同学，对我在ＭＡＴＬＡＢ方面和ＢＰ神经网络理论方面的悉屯、指导和帮助。，，最后，我要感谢我的同学们，感谢你们陪我度过这段青春岁月你们的陪伴让我感觉到湿暖与快乐。感谢师口的兄弟姐妹们，感谢你们在学业上对我的后迪与帮助，衷也的感谢所有在生活上关也过我，，学习上帮助过我的老师和朋友愿你们身体健康，工作顺利，家庭幸福！研究生前段即将走到终点一，也意味着学生时代的结束。我们即将步入社会，个崭新的起点即将开始，我会把这些年在学校中学到的专业知识与做人的道理带到工作中，踏踏一实实做人，，，努个对社会有用的好青年。，认认真真做事时刻谨记校训为母校争光力做黄月２０１４年１１月于沈阳建筑大学'