建设工程项目快速投资估算方法研究

摘要

在建设工程项目生命周期的多次计价中，投资估算是最粗略的，但却是对整个项目影响最大的。它是项目决策的依据，也是制定投资计划和控制投资的有效工具。然而，由于建设项目投资估算工程所处的阶段比较靠前，许多有关工程费用的信息无法确定，并且在工程的执行过程中还会发生许多不可预见的影响工程造价的事情，使得项目投资估算的编制显得十分困难。所以找到一种切实可行的建设工程项目快速投资估算方法有着非常深远的意义。 本文在大量查阅和深入研究国内外建设工程项目投资估算方法和估算模型的基础上，鉴于影响建设工程项目投资估算的影响因素和工程咨询公司的数据基础条件，提出了将多元回归分析和径向基函数神经网络相结合的投资估算模型。首先，借用SPSS软件对历史数据进行多元回归分析，确定回归模型，通过对模型的假设检验确认模型的有效性。然后，根据径向基神经网络原理构造了三层径向基函数神经网络模型，详细阐述了径向基神经网络的学习算法和训练仿真过程，并结合历史数据，在MATLAB语言环境下，对神经网络进行训练、仿真以及校验，从而对模型的可靠性加以验证。 最后，本文在基于多元回归估算模型和基于径向基神经网络的投资估算模型的建模过程中，通过对两种模型的比较和局限性分析，总结了两种模型的优缺点，提出将两者相结合运用于建设工程项目投资估算的一套新的思路和方法。实践证明这种组合后的方法克服了原有两种估价模型的局限性，具有更高的估算精度。同时，本文提出了构建建设工程项目投资估算信息系统的思想，通过分析系统的结构和数据流程，对主要模块进行了概要设计，为系统的开发提供了理论指导。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究概况

1.3研究内容与创新点

第二章基于多元回归分析的投资估算模型

3.1多元线性回归分析理论

3.2数据搜集和数据分析

3.3回归模型建立与假设检验

3.4模型的有效性确认

3.5小结

第三章基于径向基(RBF)神经网络的估算模型

3.1径向基神经网络理论基础

3.2估算建模流程

3.3建筑物特征向量的量化处理和归一化处理

3.4训练径向基神经网络

3.5 RBF网络仿真

3.6小结

第四章回归估算模型与径向基网络估算模型的比较与结合

4.1多元回归模型的局限性

4.2径向基神经网络模型的局限性

4.3多元回归和径向基神经网络相结合的估算模型

4.4小结

第五章建设项目投资估算系统

5.1系统定位

5.2系统建设目标

5.3系统结构划分

5.4系统数据流程分析

5.5系统设计

5.6小结

结束语

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

附录

致谢