市政道路工程造價估算方法探討
發布時間：2010-01-14 共1頁
市政道路工程是土木工程的一個分支，是城市基礎設施建設的重要組成部分，是保障城市正常運轉和經濟發展的物質基礎和基本條件。
一、引言
市政道路工程是土木工程的一個分支，是城市基礎設施建設的重要組成部分，是保障城市正常運轉和經濟發展的物質基礎和基本條件，市政道路建設問題是關系到國計民生的重要問題，市政道路建設行業的成熟和發展對于維持經濟快速發展和改善人民生活具有重要的保障作用。目前，隨著國民經濟的飛速發展，我國的城市化進程也不斷加快，各級政府均投入了量人力、物力和財力進行市政道路工程等城市基礎設施的建設。然而，市政道路項目建設資金的投入依然是非常有限和匱乏的，資金短缺己成為制約城市建設與發展的瓶頸。因此，市政|建設工程教育網|道路工程造價管理就成了人們關注的焦點，也是工程建設領域的一項非常重要的研究課題。
工程造價估算是工程造價控制的前提，是工程項目可行性研究的基礎，也是招投標制定標底的依據，因此工程造價估算成為工程造價管理中應首要解決的問題。只有確保投資決策階段工程造價估算的及時性和準確性，才能對工程造價管理全過程中工程造價的發生進行有效的控制，才能提高投資效益和社會效益，減小我國固定資產投資領域的損失。鑒于此，本文提出了市政道路工程造價估算的研究課題。
二、市政道路工程造價估算存在的問題及其方法
在我國，隨著各種工程建設的蓬勃發展，工程造價的估算問題也越來越受到關注。除了幾種常見的估算方法外，對于條件極其復雜的市政工程，近幾年來出現的幾種新的估算類型：數理統計、模糊數學、自適應過濾技術、專家系統和人工神經元網絡技術。
1、數理統計類型，是根據以往工程的歷史資料進行分項統計、回歸分析，可以找出工程數量或工程造價與某個單項因素或諸影響因素之間的函數關系。其函數關系一般表示為如下的形式②：
Eij= b1f1（z1） + b2f2（z2） + b3f3（z3） + …
式中 Eij——第i章第j節的工程數量或工程造價；
bk——第k項影響因素的影響系數；
fk——第k項影響因素的隸屬函數；
zk——第k項影響因素的取值。
用這種方法可以清楚地看出各影響因素對工程數量或工程造價的影響程度。它使用方便，計算量較小。然而數理統計方法的估算精度，取決于所搜集樣本的數量和對相應數據的回歸處理技巧。當沒有足夠的樣本數目時，單純用數理統計方法，就難以得到令人滿意的函數關系，估算的準確度就下降。
2、模糊數學類型③，是運用模糊數學理論，通過確定特征向量、計算工程間特征對比的模糊隸屬度及貼近度，從眾多己知造價的典型工程中找出待估工程的若干個相似工程，利用相似工程的造價作為原始資料，采用某種可行的預測技術，結合模糊數學的某些方法，對待估工程進行造價估算。
該方法對模糊信息進行處理，使當前工程和己建工程之間的相似度定量化，并以此為依據估算工程造價，具有可行性。但該方法不能準確反映出工程造價的實際變化特性，為確保工程造價估算的準確性，必須考慮各個工程建造年價，即使是在物價相對穩定時期。因此，在原有方法基礎上，還須補充考慮資金時間價值因素，以某一時間為基準，計算當前工程與己建工程之間的相似度，從而選擇其中的典型工程來估算工程造價。
3、基于神經網絡的工程造價估算方法。
分析研究神經網絡數學理論，發現由于神經網絡是由量處理單元（神經元、處理元件、無電元件等）廣泛互連而成的網絡，它是一個非線性動力學系統，并以分布式存貯、并行協同處理和自適應學習為特色，直接使用樣本數據實現輸入層與輸出層之間的非線性映射，因此不需要建立精確的計算方程或規則，非常適用于難以建立精確數學模型但易于收集學習樣本的問題。而工程造價估算正是這樣一個問題。
這種方法通過實例訓練學習來確定模型的權重，避免了某些方法的人為計取權重的主觀影響，計算簡單、準確，非常適合快速估算工程造價；并且造價中隱性考慮了不同時期主材價格，使造價更加符合實際。然而，基于神經網絡的工程造價估算方法的主要限制在于工程特征的選取和訓練樣本的選取上。這兩個方面的選取工作，目前只能憑借經驗來完成，缺乏理論的指導，因此，極易造成個別輸出目標值偏離實際值。
此外，鑒于市政道路工程造價估算是在投資決策階段進行的，在此階段由于受掌握工程資料詳盡程度的制約，許多工程信息的確定只能是粗線條的，采用上述方法進行工程造價的估算都存在一定的缺陷，筆者在多年實踐經驗總結的基礎上，特提出基于案例推理的方法，以期對市政道路工程造價估算方法予以完善。
基于案例推理方|建設工程教育網|法與目前常用方法之間具有互通之處：它可以可運用模糊數學方法，對待估工程與典型工程之間的相似性做定量計算，以工程之間結構和構造的相似性來反映工料機配備的相似性，體現工程造價問題的模糊性特征，減小資金時間價值因素對工程造價的影響；與神經網絡方法相似，同樣適合處理非結構化信息，且在案例推理過程中可較好地考慮實用性需求，使得推理效果不會在很程度上受制于樣本信息的選取。就基于案例推理方法自身而言，較好地兼顧了工程造價估算對反應快速與結果準確兩方面的要求，融合了各種方法的特點，同時克服了上述方法的缺點，更適用于市政道路工程造價估算，更好地發揮了工程造價估算的重要控制作用，滿足市政道路工程建設市場激烈競爭的需求。
三、結論
市政道路工程造價估算貫穿于整個研究階段，是評價市政道路工程項目投資的重要工具，是市政道路建設項目建議書和可行性研究報告的重要組成部分，是建設項目經濟效益分析中確定成本的主要依據。我們相信，隨著工程建設過程的逐步推進，對工程資料掌握的詳盡程度越來越高，對市政道路工程造價的計算將更為精確，更加貼近工程實際發生造價。
一、引言
市政道路工程是土木工程的一個分支，是城市基礎設施建設的重要組成部分，是保障城市正常運轉和經濟發展的物質基礎和基本條件，市政道路建設問題是關系到國計民生的重要問題，市政道路建設行業的成熟和發展對于維持經濟快速發展和改善人民生活具有重要的保障作用。目前，隨著國民經濟的飛速發展，我國的城市化進程也不斷加快，各級政府均投入了量人力、物力和財力進行市政道路工程等城市基礎設施的建設。然而，市政道路項目建設資金的投入依然是非常有限和匱乏的，資金短缺己成為制約城市建設與發展的瓶頸。因此，市政|建設工程教育網|道路工程造價管理就成了人們關注的焦點，也是工程建設領域的一項非常重要的研究課題。
工程造價估算是工程造價控制的前提，是工程項目可行性研究的基礎，也是招投標制定標底的依據，因此工程造價估算成為工程造價管理中應首要解決的問題。只有確保投資決策階段工程造價估算的及時性和準確性，才能對工程造價管理全過程中工程造價的發生進行有效的控制，才能提高投資效益和社會效益，減小我國固定資產投資領域的損失。鑒于此，本文提出了市政道路工程造價估算的研究課題。
二、市政道路工程造價估算存在的問題及其方法
在我國，隨著各種工程建設的蓬勃發展，工程造價的估算問題也越來越受到關注。除了幾種常見的估算方法外，對于條件極其復雜的市政工程，近幾年來出現的幾種新的估算類型：數理統計、模糊數學、自適應過濾技術、專家系統和人工神經元網絡技術。
1、數理統計類型，是根據以往工程的歷史資料進行分項統計、回歸分析，可以找出工程數量或工程造價與某個單項因素或諸影響因素之間的函數關系。其函數關系一般表示為如下的形式②：
Eij= b1f1（z1） + b2f2（z2） + b3f3（z3） + …
式中 Eij——第i章第j節的工程數量或工程造價；
bk——第k項影響因素的影響系數；
fk——第k項影響因素的隸屬函數；
zk——第k項影響因素的取值。
用這種方法可以清楚地看出各影響因素對工程數量或工程造價的影響程度。它使用方便，計算量較小。然而數理統計方法的估算精度，取決于所搜集樣本的數量和對相應數據的回歸處理技巧。當沒有足夠的樣本數目時，單純用數理統計方法，就難以得到令人滿意的函數關系，估算的準確度就下降。
2、模糊數學類型③，是運用模糊數學理論，通過確定特征向量、計算工程間特征對比的模糊隸屬度及貼近度，從眾多己知造價的典型工程中找出待估工程的若干個相似工程，利用相似工程的造價作為原始資料，采用某種可行的預測技術，結合模糊數學的某些方法，對待估工程進行造價估算。
該方法對模糊信息進行處理，使當前工程和己建工程之間的相似度定量化，并以此為依據估算工程造價，具有可行性。但該方法不能準確反映出工程造價的實際變化特性，為確保工程造價估算的準確性，必須考慮各個工程建造年價，即使是在物價相對穩定時期。因此，在原有方法基礎上，還須補充考慮資金時間價值因素，以某一時間為基準，計算當前工程與己建工程之間的相似度，從而選擇其中的典型工程來估算工程造價。
3、基于神經網絡的工程造價估算方法。
分析研究神經網絡數學理論，發現由于神經網絡是由量處理單元（神經元、處理元件、無電元件等）廣泛互連而成的網絡，它是一個非線性動力學系統，并以分布式存貯、并行協同處理和自適應學習為特色，直接使用樣本數據實現輸入層與輸出層之間的非線性映射，因此不需要建立精確的計算方程或規則，非常適用于難以建立精確數學模型但易于收集學習樣本的問題。而工程造價估算正是這樣一個問題。
這種方法通過實例訓練學習來確定模型的權重，避免了某些方法的人為計取權重的主觀影響，計算簡單、準確，非常適合快速估算工程造價；并且造價中隱性考慮了不同時期主材價格，使造價更加符合實際。然而，基于神經網絡的工程造價估算方法的主要限制在于工程特征的選取和訓練樣本的選取上。這兩個方面的選取工作，目前只能憑借經驗來完成，缺乏理論的指導，因此，極易造成個別輸出目標值偏離實際值。
此外，鑒于市政道路工程造價估算是在投資決策階段進行的，在此階段由于受掌握工程資料詳盡程度的制約，許多工程信息的確定只能是粗線條的，采用上述方法進行工程造價的估算都存在一定的缺陷，筆者在多年實踐經驗總結的基礎上，特提出基于案例推理的方法，以期對市政道路工程造價估算方法予以完善。
基于案例推理方|建設工程教育網|法與目前常用方法之間具有互通之處：它可以可運用模糊數學方法，對待估工程與典型工程之間的相似性做定量計算，以工程之間結構和構造的相似性來反映工料機配備的相似性，體現工程造價問題的模糊性特征，減小資金時間價值因素對工程造價的影響；與神經網絡方法相似，同樣適合處理非結構化信息，且在案例推理過程中可較好地考慮實用性需求，使得推理效果不會在很程度上受制于樣本信息的選取。就基于案例推理方法自身而言，較好地兼顧了工程造價估算對反應快速與結果準確兩方面的要求，融合了各種方法的特點，同時克服了上述方法的缺點，更適用于市政道路工程造價估算，更好地發揮了工程造價估算的重要控制作用，滿足市政道路工程建設市場激烈競爭的需求。
三、結論
市政道路工程造價估算貫穿于整個研究階段，是評價市政道路工程項目投資的重要工具，是市政道路建設項目建議書和可行性研究報告的重要組成部分，是建設項目經濟效益分析中確定成本的主要依據。我們相信，隨著工程建設過程的逐步推進，對工程資料掌握的詳盡程度越來越高，對市政道路工程造價的計算將更為精確，更加貼近工程實際發生造價。
