高速公路造价快速估算模型与方法的研究_王建.pdf
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1、 25 2023 年第 2 期 总第 322 期收稿日期:2021-9-26作者简介:王 建(1987-),男,本科,工程师,主要从事工程造价工作。建筑与预算CONSTRUCTION AND BUDGET2023 年第 2 期DOI:10.13993/ki.jzyys.2023.02.009高速公路造价快速估算模型与方法的研究 王 建(中铁工程设计咨询集团有限公司济南设计院,山东 济南 250000)摘要:为提高高速公路造价估算速度和精度,开展对其估算模型与方法的设计研究。通过确定模型中神经元与学习规则、原始数据处理、构建基于模糊数学的相似样本选取模型、基于人工神经网络的造价快速估算,提出一种
2、全新的估算方法。通过将新的方法与传统估算方法对比得出,新的估算方法无论是估算速度还是估算精度都明显优于传统估算方法,具备更高应用价值。关键词:高速;造价;模型;快速估算;公路中图分类号:TU723 文献标志码:B 文章编号:1673-0402(2023)02-0025-03在现阶段发展形势下,产业竞争日益加剧,高速公路设计前期工作需要对项目投资进行快速、准确地评估。无论是业主或设计单位,都需要快速准确地估算项目成本,而快速估算项目造价成本不仅需要各个工作部门之间的配合,还需要辅助计算机快速算量技术。完善的估算模型不仅可以有效地解决这一问题,还可以提高造价成本估算效率,降低传统人工大量计算所需要
3、的工作量1。目前,部分工程项目承包方已开发了高精度估算模型用于执行项目造价估算工作,但现有工作的方案一直未能达到预期或理想状态。下文将以此为切入点,结合现有的工作经验,设计全新的估算模型。1高速公路造价快速估算模型与方法 1.1 确定模型中神经元与学习规则为实现对高速公路造价的快速估算,引入模糊数学和人工神经网络,在建立相应的数学模型前,需要先确定模型中的神经元以及神经网络的学习规则2。将通用神经元模型作为造价快速估算模型的基本结构。在该模型当中假设包含n个输入值,图 1 为通用神经网络模型的基本结构。U()f()x1x2xnun2图1 通用神经网络模型的基本结构图 1 中 x 表示输入的神经
4、元,其集合可表示为:12(,)Tnxx xx=L(1)输入的可调节权值可表示为:12(,)Tnww ww=L(2)图 1 中q代表偏移信号,可通过这一偏移信号实现对神经元兴奋阈值数值的确定。()u 和()f 代表神经元的基函数和激活函数。利用启动函数挤出基函数,使 u在给定的区间内由非线性函数进行转换。1.2 原始数据处理由于网络的训练是根据已知的样本量资料归纳出输入与输出之间的复杂关系,因此,要使高速公路造价快速估算得更为精确,就必须尽量保证输入数据的准确3。如果样品不具备合理的可靠性,将不能评价该模型的性能。26 2023 年第 2 期 总第 322 期为实现对原始数据的统一处理,使估计值
5、更为合理,各样本数据尽量选用工程预决算数据。因特殊原因导致工程造价与正常成本有偏差的,应当予以剔除4。例如,在施工的时候,出现了一些无法控制的情况,或者是一些人为的原因。针对这一部分产生的异常数据,可将其剔除5。同时,在对原始数据处理时,将包含在成本中的施工辅助措施和工程的费用以及工程量从总成本中剔除,分别计算。认真地核对每一条道路的成本和数量,剔除掉一些偶尔出现的不符合常理的数据,将那些超出实际成本的数据全部删除。在此基础上,对定性的数据进行定量化处理。其中,路面形式、地形特征、地区等都是影响路面质量的重要因素6。按道路形态划分,可将其划分为沥青砼路面和水泥砼路面,两者均可按 0.8、0.6
6、 计算;根据地形特点,将其划分为平原微丘区、重丘区、山岭区,其分布范围分别为 0.2、0.5、0.8;区域按中国不同省份划分为三类,分别为 0.3、0.6、0.9。针对同一条公路的不同路段需要按照不同工程特性处理。以某高速公路数据为例,该公路中包含平原微丘区共 a 公里,重丘区 b 公里和山岭区 c 公里。则根据实际情况,确定权重取值,并计算得出对应路段公里长与总里程的比值:0.2*/0.5*/0.8*/a Lb Lc Lh=+(3)上述计算公式中:L表示公路总长度,L=a+b+c。除此之外,针对部分数据进行特殊处理。以高速公路修建的年份为例,为了使数据更加紧凑,可选择某一年份为基年,将其排序
7、号为 1,第二年排序号为 2,以此类推。1.3 构建基于模糊数学的相似样本选取模型在完成对原始数据的处理后,引入模糊数学,构建相似样本选取模型。首先对隶属函数进行选取,隶属函数是指某一元素隶属于某一特性的函数6。隶属函数的取值在01范围内,越接近 1,则隶属度越高,反之越接近 0,则隶属度越低。由于不同的项目,其取值也是不同的,因此采用数据标准化的方式,将其转换成 0.1,0.9 之间的数值(通常是标准化到 0,1之间,但是为了保留一定的空间,将这一范围缩小),以此充分符合选择隶属函数的准则。归一化后的数据可以被视为该工程的工程属性的一个从属关系。在进行下一阶段的神经网络模型时,必须选取接近于
8、预测的工程资料作为模型的样本。在建模过程中,将工程描述成具有模糊性质的工程特征,为了衡量两组数据的相似程度,引入了接近度的概念。接近度可通过下述公式计算得出:1(,)(1)2A CACA Ca=+-o(4)上述计算公式中,(,)A Ca表示 A 组数据与 C组数据的接近度。结合上述公式,确定预测项目与各个施工项目之间的关系,并由大到小对其进行排序。估算工程与贴近度最大的已建工程最相似,第二大的次之,以此类推,通过这种方式,可以挑选出与预期项目类似的项目,同时将不是类似的项目则可以从模型培训中剔除,以此减轻模型的运行负担。1.4 基于人工神经网络的造价快速估算 根据高速公路项目实际需要,模型输出
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