現(xiàn)代工程造價估算方法：基于智能融合的全生命周期造價估算方法

　　《現(xiàn)代工程造價估算方法：基于智能融合的全生命周期造價估算方法》在全生命周期造價（WLC）和顯著性理論（CS）的基礎上，深入探討和尋找在不同情況下復雜系統(tǒng)的高精度估算和控制模型，以期提高造價估算和控制的水平，從根本上解決由于造價估算與控制方法的不當所引發(fā)的各種不良后果。課題以實際大量已完工程的工程量清單為研究對象，以高速公路造價計算為例，深入分析、研究了公路工程的特點，由粗糙集從客觀上提取工程特征，并確定同類工程；在傳統(tǒng)的粗糙集基礎上給出抗噪聲能力強的變精度粗糙集模型（VPRS），進一步深入挖掘類似工程。結合神經(jīng)網(wǎng)絡與粗糙集機器學習估算，通過實例進行分析，證明粗糙集一神經(jīng)網(wǎng)和粗糙集機器學習估算方法是有效可行的。將智能計算領域中的兩種基本方法——人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法相結合，建立智能融合計算的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡造價估算模型，通過仿真試驗驗證了其穩(wěn)定性和有效性，在深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎之上，建立徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡結構模型，針對其結構特點，應用粒子群（PSO）智能優(yōu)化算法對其進行優(yōu)化，完成了基于智能融合計算的造價估算，通過仿真表明了該方法在全生命顯著性造價（WLCS）估算方法中的可行性。將混沌動力系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡進行結合，融合兩種智能算法的優(yōu)點，在已獲價值EVM的基礎上，利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡對顯著性項目的ACWP（已完工程量實際造價）、BCWP（已完工程量預算造價）進行動態(tài)估算，以便在發(fā)生偏差之前進行準確度高的估算，分析原因，并給出控制措施。仿真實驗表明，該方法是有效、可行的。

　　景晨光，中鐵第四勘察設計院集團有限公司，工程經(jīng)濟設計處，工程師；吉他手；碩士研究生，研究方向：工程經(jīng)濟與造價管理、非線性復雜系統(tǒng)的分析與建模、人工智能算法與數(shù)據(jù)挖掘技術，以及現(xiàn)代吉他演奏技術。彭永忠，中鐵第四勘察設計院集團有限公司，工程經(jīng)濟設計處總工程師，教授級高級工程師；英國皇家工料測量師；中國工程咨詢協(xié)會專家；武漢大學、中南大學導師，主要研究領域：工程經(jīng)濟。