水利工程造價估算方法研究范文

本站小編為你精心準備了水利工程造價估算方法研究參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：為了進一步探索解決水利工程造價估算精確性不足而導致大量工程項目出現“三超”問題的基本現象，本文利用鳥群覓食算法設計了一種動態模型，該模型在工程造價估算法方面的精確性相對于其他方法具有較為明顯的優勢，能夠有效解決我國水利工程“三超”問題。

關鍵詞：水利工程；概算編制；問題；解決對策

在水利工程當中造價估算具有非常重要的意義，也是各個主體都共同關注的重點內容。但是從現階段我國水利工程實踐來看，存在著大量的“三超”項目，同時大部分“三超”項目都沒有明確的責任人，這種現象的存在進一步加劇了“三超”項目出現的概率[1]。“三超”項目對于水利工程項目的不同主體都存在著一定的影響，對于建設單位來說很有可能會導致項目預算嚴重超標，從而使得工程項目的資金存在著嚴重的不足，投資額最終也會顯著增加，對于施工單位來說也很有可能因為工程項目資金無法按時到位生產陷入到完全停滯的狀態當中，甚至還有部分建設單位以及施工單位會因為預算超標而降低工程質量。導致水利工程概算編制不精確的原因是多方面的，即有政策方面的因素，同時也存在非標準設計方面的因素。但是從總體上來看以現階段的定額或者工程量計價清單的方式來進行工程項目概算是無法實現有效估算的[2]。基于此種情況，本文采用了鳥群覓食算法來構建了一種動態模型來對水利工程造價進行估算。

一、動態模型構建

1．確定比較層項目所謂比較層項目是指單位工程，也即需要估算的對象。但是對于大部分水利工程來說，由于工程量相對較為龐大，同時不同工程之間也存在著較大的差異，即使是相同工程也很難通過類似工程進行估算，這就要求必須要將水利工程同一類型的項目進行拆解，從不同的分部分項工程進行比較與估算。在該算法當中我們同樣也采用比較層項目進行動態模型構建，在進行具體工程項目估算時只需要對時間、地點等參數進行調整即可[3]。

2．確定候選項目候選項目也即需要進行造價估算項目的參考項目，鳥群覓食算法在水利工程項目造價估算中的應用，其本質在于利用水利工程分部分項工程的一致性，通過一致性來對工程項目的造價進行估算與調整，參照模糊數學原理中的隸屬度，尋找與目標項目工程存在最高相似度的待建水利工程項目作為候選工程[4]。

3．確定最優方案一般情況下候選項目的數量相對較多，但是并不是所有的候選項目都能夠被有效應用于估算當中，必須要進行優化處理，優化過程分為兩步，如果候選工程能夠滿足用戶所設置的邊界條件則將其視為種群個體，在確定種群個體之后還需要對進一步采用優化算法對不同方案進行評價，并最終確定最優方案[5]。

4．確定指標體系對于不同的水利工程項目指標體系存在著較大的差異，以擋水工程為例，所輸出的預測造價不僅需要包含工程項目造價概算，同時還需要包括對工程項目造價造成影響的相關因素。

二、造價估算

在利用該模型進行造價概算時由于鳥群覓食算法慣性系數賦值會導致函數整體出現遞減情況，最終導致極值出現較大的變化，因此還必須要對算法的極值約束條件進行優化。

三、模型評價

為了進一步驗證該動態模型在水利工程概算編制中應用的有效性，還將該模型與神經網絡以及遺傳算法模型進行了對比分析，不同模型的誤差比較如下圖1中所示，從圖中的統計數據中可以發現鳥群覓食算法在水利工程造價概算中的應用能夠有效降低誤差，提升工程概算的精確性，適用性相對較高[10]。

四、結語

“三超”項目的存在使得我國水利工程項目整體經濟效益相對較低，為了進一步提升水利工程概算的精確性，本文研究了一種利用鳥群覓食算法進行工程造價估算的方法，與其他算法相比這種估算方法在精確性方面具有較為明顯的優勢，能夠有效提升水利工程造價估算的精確性，應該在實踐中進行大力推廣。

參考文獻：

[1]林東敏，楊晶.基于切比雪夫不等式的電網工程造價合理區間的計算方法研究[J].現代電子技術，2017，40（22）：48-50+53.

[2]馬超.基于C~#和Matlab混合編程遺傳算法的平原區水閘優化設計[J].水利規劃與設計，2017，（03）：83-85.

[3]胡曉娟.多元線性回歸模型參數的STLS估計法及其在工程造價預測中的應用[J].四川建筑科學研究，2016，42（04）：142-147.

[4]周萍，胡林，李婭坤.基于數據挖掘技術的“十二五”期間四川電網工程造價控制研究[J].中國電力企業管理，2016，（12）：59-64.

[5]田英俠，王超.基于模式搜索算法的生態復合墻體結構優化設計方法研究[J].四川建材，2015，41（06）：47-48+50.

[6]鐘煒，馬嘯雨，姜騰騰等.基于改進模糊規則權重算法的不平衡造價數據分類及其應用研究[J].工程管理學報，2015，29（02）：32-36.

[7]張家忠，危雪林，李冰清.基于貢獻極限學習機理論算法的輸電線路工程造價預測[J].中國科技信息，2015，（02）：132-133.

[8]徐志凡，侯麗麗.基于模糊聚類最大樹算法的電網建設項目造價風險的關鍵因素識別[J].現代電力，2011，28（03）：90-94.

[9]周海清，陳正漢.面向對象的深度搜索遺傳算法及其工程應用（II）—算法驗證與工程應用[J].巖石力學與工程學報，2005，（12）：2194-2202.

[10]周海清，陳正漢.面向對象的深度搜索遺傳算法及其工程應用（Ⅰ）—算法與程序[J].巖石力學與工程學報，2005，（11）：1996-2002.

作者：陶山 單位：安徽維寧建設工程咨詢有限公司