地铁车站建设进度及投资控制研究.pdf
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1、66交通科技与管理规划设计 0引言地铁车站的建设进度和投资控制是城市交通基础设施规划和管理中的关键问题,直接影响着城市的可持续发展和居民的生活质量。地铁作为一种高效、环保的交通方式,在城市建设和管理中扮演着重要的角色,因此,确保地铁车站项目按计划顺利进行、控制投资成本的合理性至关重要1。通过全面研究地铁车站建设进度及投资控制,可以更好地理解和应对城市交通基础设施建设中的问题,推动城市交通系统的可持续发展。1工程概况某地铁车站工程位于当地城市交通网络中的关键节点。该地铁车站的工程规模庞大,涉及多方面要素。该地铁车站站点总长 284 m,工程的投资金额达数亿元,站点面积广泛,包括车站大厅、站台、通
2、道、出入口、候车区域等多个功能区域,主要构成部分包括地下结构、站点设施、轨道系统、通信信号设备、供电系统、安全系统等。隧道采用了 BIM 技术,提高了设计和施工的协同性,降低了项目风险。2地铁车站工程结构分解地铁车站工程的结构分解是确保项目管理和实施成功的关键步骤,通过按照系统原理将项目细化分解,可以更好地理解各个组成部分的相互关系和依赖性2。目前,项目管理主要采用三种不同的分解结构方法,分别是项目分解结构(Project Breakdown Structure,PBS)、工作分解结构(Work Breakdown Structure,WBS)和组织分解结构(Organization Brea
3、kdown Structure,OBS)3。PBS 是将项目分解成若干部分或细项,以确保捕捉完成项目工作范围所需的工作要素,更好地控制和监督项目的执行。WBS 是按照从总体到细节的原则,根据项目的总任务和工程系统的范围,将项目逐层分解,确保项目的目标和范围得到清晰定义。OBS 则是根据不同的工作分工和类别,对工作的层级结构进行设计,并将工作包与项目不同部门或单位有机联系在一起,以便更好地协调和合作。该文采用 WBS 对地铁车站工程进行分解,主要分为以下部分:场地平整、围护结构、土方开挖、主体结构和附属结构。以便于管理和组织地铁车站工程的各个方面,确保项目能够按照既定的目标和范围顺利进行。地铁车
4、站的工作分解结构见图 1。图 1地铁车站土建工程工作分解结构图3地铁车站建设进度及投资影响因素分析地铁车站建设进度和投资控制的影响因素较多,特别是在建设前期,各种因素可能对项目的进展和投资目标产生深远的影响。该文选取并分析一致性影响因素和差异性影响因素,具体见表 1。综合考虑一致性和差异性因素,地铁车站建设的进度和投资目标应在项目初期进行全面评估和规划,同时,项目管理过程中,需要灵活应对各种变化和挑战,以确保项目按计划推进并保持投资控制。4进度及投资目标预测地铁车站工程项目具有独特性、复杂性和多样性,根据该地铁车站的工程特点,由于该地铁车站工程进度收稿日期:2023-09-04作者简介:陈晓娟
5、(1983),女,本科,高级工程师,研究方向:地铁工程计划管理。地铁车站建设进度及投资控制研究陈晓娟(徐州地铁集团有限公司,江苏 徐州 221000)摘要针对地铁车站建设进度及投资控制问题,为了更加合理地进行投资决策和管理,文章结合具体工程实例,通过系统原理对工程结构细化分解,分析了建设前期影响进度和投资目标的因素,采用 BP 神经网络算法对进度和投资目标进行预测,结果表明:地铁车站进度和投资实际值与预测值的相对误差均在5%,该模型具有可行性。采用成本管理、风险管理和变更管理等投资控制方法,能够有效控制地铁车站建设进度和投资。关键词地铁车站;建设进度;投资控制;BP 神经网络算法中图分类号TU
6、722文献标识码A文章编号2096-8949(2023)20-0066-032023 年第 4 卷第 20 期67交通科技与管理规划设计和投资的影响因素较多,而 BP 神经网络具有传统方法无法比拟的优势,即 BP 神经网络具有强大的非线性映射能力,能够有效地反映各种因素之间的非线性关系。因此,该文采用 BP 神经网络预测地铁车站工程的进度和投资控制目标。BP 神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于解决回归和分类问题,它由输入层、隐含层和输出层组成,通过权重调整和反向传播算法来训练网络,使其能够从历史数据中学习并做出预测4,其结构如图 2 所示。图 2BP 神经网络结构示意图4.1预测模型构
7、建为了建立预测模型,需要准备历史数据,包括地铁车站建设项目的进度和投资数据包括已完成的项目、各个阶段的进展情况、实际投资金额以及项目特征(如地理位置、规模等)。采用 MATLAB 软件创建 BP 神经网络模型,输入层节点数根据项目特征确定,隐层节点数通常需要经过实验来确定,而输出层节点数取决于要预测的变量,即进度和投资金额。使用历史数据对模型进行训练,在训练期间可以使用以下优化算法来最小化预测误差,如梯度下降法、Adam、RMSprop 等5。训练过程需要迭代多次,直到模型的性能达到满意水平。模型训练完成后,需要使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RM
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