主管單位： 河北省建筑科學(xué)研究院有限公司
主辦單位： 河北省建筑科學(xué)研究院有限公司
● 中國(guó)科技核心期刊（中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊）
● 中國(guó)核心期刊（遴選）數(shù)據(jù)庫(kù)期刊
● 全國(guó)性建材科技期刊
● 河北省優(yōu)秀期刊
文章搜索
信息動(dòng)態(tài)
查看更多 >
-
●關(guān)于新廣告法聲明（07月25日）
熱點(diǎn)瀏覽
查看更多 >
-
●非對(duì)稱異性隧道聯(lián)絡(luò)通道冷凍法（07月24日）
-
●水泥夯土材料抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)及耐（08月25日）
-
●變質(zhì)巖類順層邊坡破裂跡象及邊（07月25日）
-
●大體積混凝土配合比優(yōu)化設(shè)計(jì)在（08月25日）
-
●粉煤灰基超高性能混凝土配合比（07月25日）
-
●地鐵車輛段檢修庫(kù)裝配式混凝土（07月24日）
-
●大型十字交叉地鐵車站結(jié)構(gòu)地震（07月25日）
-
●變坡面淺埋偏壓小凈距隧道圍巖（07月24日）
-
●邯鄲富水地層深基坑支護(hù)優(yōu)化和（07月25日）
-
●自密實(shí)抑溫防水復(fù)合材料在地下（08月25日）
熱點(diǎn)下載
查看更多 >
-
●粉煤灰摻量對(duì)高層建筑筏板基礎(chǔ)（06月26日）
-
●基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大體（06月27日）
-
●氯鹽漬土無側(cè)限抗壓強(qiáng)度及體變（06月25日）
-
●不同 ZrO2 摻量改性水（06月26日）
-
●非均勻銹蝕對(duì)建筑鋼混組合梁承（06月27日）
-
●再生微粉泡沫混凝土力學(xué)性能研（06月25日）
-
●堿激發(fā)粉煤灰－高爐礦渣粉固化（09月11日）
-
●地鐵車輛段檢修庫(kù)裝配式混凝土（07月24日）
-
●昌寧隧道豎井輔助正洞施工技術(shù)（07月03日）
-
●堅(jiān)硬頂板沿空留巷充填體加固技（06月25日）
基于改進(jìn)灰色 Markov 模型的建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)研究
Research on Building Engineering Cost Prediction based on Improved Grey Markov Model
王如會(huì)
（ 山東東方監(jiān)理咨詢有限公司 ， 山東 濟(jì)寧 272000)
摘 要 ：針對(duì)建筑工程造價(jià)樣本中特征量較多、難以提取導(dǎo)致的數(shù)值預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度不高的問題，提出基于改 進(jìn)灰色Markov 模型的預(yù)測(cè)研究，以實(shí)現(xiàn)有效解決 。首先采用線性回歸分析法獲得建筑造價(jià)樣本中人工費(fèi) 、機(jī)械 使用費(fèi) 、材料費(fèi)以及總造價(jià)等子明細(xì)特征的先驗(yàn)數(shù)據(jù) ，并建立數(shù)據(jù)矩陣 。然后通過前后相鄰數(shù)值求得概率均值， 并初值化處理均值數(shù)據(jù)得到對(duì)應(yīng)子明細(xì)特征的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?nbsp;。基于灰色Markov 模型一階代表一個(gè)變量的特點(diǎn) ，建立微分預(yù)測(cè)模型 ，計(jì)算每次數(shù)據(jù)更新生成的特征值變化，并與初始值對(duì)比，生成特征向量變化序列 。最后采用最小二乘積算法求得數(shù)據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，結(jié)合待預(yù)測(cè)點(diǎn)的向量和轉(zhuǎn)移概率，通過查找對(duì)比得出有效工程造價(jià)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，所提方法針對(duì)建筑工程造價(jià)的特征量分布情況預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度高 ，造價(jià)預(yù)測(cè)值與真實(shí)值間的差距較小，預(yù)測(cè)性能表現(xiàn)優(yōu)異。
關(guān)鍵詞 ：改進(jìn)灰色Markov 模型 ；建筑工程造價(jià) ；最小二乘積算法 ；數(shù)據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率 ；特征向量
中圖分類號(hào) ：TU789
文獻(xiàn)標(biāo)志碼 ：A
文章編號(hào) ：1005- 8249 (2023) 06- 0122- 06
DOI : 10. 19860/j . cnki . issn1005- 8249. 2023 . 06. 020
WANG Ruhui
( Shandong Oriental Supervision Consulting Co. ，Ltd. ，Jining 272000 , China)
Abstract: In response to the problem of low numerical prediction accuracy caused by the large number of feature quantities and difficulty in extracting in construction project cost samples, a prediction study based on an improved grey Markov model is proposed to effectively solve the problem. This method first uses linear regression analysis to obtain prior data on sub detailed features such as labor cost, machinery usage cost, material cost, and total cost in the construction cost sample, and establishes a data matrix. Then, the probability mean is obtained by adjacent values before and after, and the mean data is initialized to obtain a prior model of the corresponding sub detailed features. Based on the first order representation of a variable in the grey Markov model, a differential prediction model is established to calculate the changes in eigenvalues generated by each data update and compare them with the initial values to generate a sequence of eigenvector changes. Finally, the least squares integration method is used to obtain the probability of data state transition, and combined with the vector and transition probability of the predicted points, effective engineering cost prediction is obtained through search and comparison. The experimental data shows that the proposed method has high prediction accuracy for the distribution of characteristic quantities of construction project costs, and the difference between the predicted cost value and the actual value is small. The prediction performance is excellent.
Keywords: improving the grey markov model; construction project cost; minimum quadratic product algorithm; probability of data state transition; feature vector
作者簡(jiǎn)介 ：王如會(huì) (1974—) , 男 ，本科 ，高級(jí)工程師 ，研究方向 ：建筑工程。
收稿日期 ：2023- 10-31
冀公網(wǎng)安備13011002000529 技術(shù)支持：數(shù)字河北 