基于贝叶斯网络的地铁机电工程施工成本动态分析模型探讨

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论文字数:37885 论文编号:sb2021112015434739709 日期:2021-12-23 来源:硕博论文网
本文是一篇工程管理论文,本论文中基于主成分分析法和贝叶斯网络构建成本分析模型的优点有:(1)可以大大节约项目管理的人力物力。在进行人工成本预测分析时,若要进行比较精确地预算,则需要核算大量的成本数据,在核算过程中不仅会消耗过多的人力物力,还会出现许多不准确因素,例如数据记录的失误、数据记录的缺失等等。利用建立的贝叶斯网络可以大大缩小人力物力,通过主成分分析的具有决定性和代表性的影响因子中所得到的成本数据,便可以进行劳务成本、物资成本和总成本的预算,并且保证了预测的数据一定的准确性。

1 绪论

1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
如今地铁机电工程建设项目处于复杂并且变化诸多的环境下,有着一定的操作难度与较大的生存压力等问题,因此地铁机电工程建设中的成本管理工作是很重要的,而成本管理工作中的成本分析和预测也是必不可少的环节。成本管理分析是指对工程项目中不断变化的成本与计划成本进行比较分析,并找出分析中成本超出与成本有结余的变动原因,最后进行成本分析的总结,提出成本控制的建议,使项目实施过程中的动态成本与计划成本保持一致。那么,成本管理分析的方式的选择便显得十分重要。而现如今的成本管理方式存在许多弊端,会导致成本管理的效率低下,这是地铁项目建设过程中所面临的难题。
1.1.2 研究意义
地铁机电工程建设项目普遍存在工程施工工期长、人力资源消耗大、专业系统种类复杂等问题,往往导致工程设计数据和施工工艺数据相对滞后,这些缺点都会导致在项目施工成本的计划阶段得到较为粗糙的工程项目成本预测信息,故企业在进行工程造价的时候会结合工程管理经验丰富的人员的建议和咨询工程造价公司如何进行估算,而这种方法对工程项目成本的分析不够准确,进而给项目初期的成本分析和施工期间的成本分析都带来了非常不利的影响。在传统的工程成本管理中,项目部和后台的公司都要耗费大量的人力物力以及花费大量时间去统计分析在管理过程当中产生的各种财务数据,物资数据,劳务结算数据等。这项工作正常情况下都是每月进行一次,并且每季度进行一次大的分析,但是由于这项工作耗费过多的人力物力和时间,在项目的管理实际实践中几乎都没有严格的按照月分析计总结的方式进行。常常是每个季度进行一个简单分析,每年度进行一个总结,导致时间和跨度都大大拉长,不能够及时的反映施工管理当中的问题,往往形成项目完工之后才发现亏损,或者发现管理过程当中出现各种管理问题,问题的发现和反馈时间过长,不利于工程项目的成本管理。
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1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 工程项目施工成本分析方法研究现状分析
(1)国内研究现状
理论需要应用到实际中,国内学者在工程成本分析问题上提出了各种解决方案,但还存在很多难点有待研究突破。邓海燕对地铁项目施工成本控制问题中的体系不完善,机电成本分析方案不合理,材料、机械设备管理模式粗糙问题进行了分析,以及提出了相对应的解决方案,但并没有实例化去分析[1]。洪昊通过运用挣值法,动态管理控制,建立成本控制体系等方法分析来研究项目中的成本管理,同时也对现在地铁建设企业成本管理方面的不足提出建议[2]。李素谦通过建立建筑信息模型,采用挣值法、价值工程法等方法对郑州 X 地铁项目进行成本控制,并应用大量量化方法对项目成本进行量化分析。系统使用 BIM 进行建模,并通过挣值法判断成本、进度、绩效是否按计划执行。该系统虽然构建了较为完整的体系结构,提出了多项成本管理措施,但项目成本量化方法减少,且适用性差[3]。
近年来诸多学者通过一系列研究去解决实际问题,凝练了一些成果。王雷运用文献法、案例分析法、比较分析法以及项目成本管理控制的相关理论对武汉 2 号线 X 项目部的成本控制合同管理、成本控制经济手段以及成本分析提出了解决措施和方法,提高了成本控制能力[4]。侯娜通过石家庄地铁一号线的实例,对地铁机电安装项目的特点进行了逐一分析,对限额领料、中期付款控制、变更与签证管理、竣工决算管理实现施工阶段成本控制,以及最终运维阶段成本控制[5]。柴超从施工方角度,对沈阳 ZS 地铁项目成本管理中采用功能分析法,实证研究法,描述性研究法进行研究[6]。李峰通过分析广州地铁 18 号线的实际情况,用 BIM 系统进行了经济分析的流程,预期效果以及存在的问题[7]。唐碧秋,张赛,韩佳通过构建 BIM5D 数据库和建立基于 ELM 的分析模型,实现了准确的处理工程量信息和对工程价格的动态分析,同时也避免了价格波动带来的成本不确定性。虽然将 ELM 与 BIM 技术引入一定程度上是可行的,但是两者之间的接口问题仍待解决,数据修正办法有待完善[8]。吴嘉在基于全生命周期理论的基础上,构建了全自动运行系统的全生命周期成本分析数学模型。但因数据样本数量有限,一定程度上影响了成本分析的计算精度[9]。
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2 论文研究的相关理论和方法

2.1 项目成本管理理论
项目成本管理由很多环节组成,其中包括成本计划、成本预测、成本分析、成本控制和成本考核。成本计划是指在施工项目最开始的时候进行对整个项目成本的计划,针对施工中整体情况做一个成本计划表。成本预测是对整个施工未开始的时候对照成本计划进行成本预测的步骤。成本分析是指对工程项目中不断变化的成本与计划成本进行比较分析,并找出分析中成本超出与成本有结余的变动原因,最后进行成本分析的总结,提出成本控制的建议,使项目实施过程中的动态成本与计划成本基本保持一致。成本控制是指对成本分析后实施成本控制的建议,保证项目施工的成本在成本计划范围之内。成本考核是指在项目施工的过程中,在某一阶段完成后,对比完成该阶段的计划成本和实际成本,对该分析进行评定和考核。在项目成本质量管理中,管理者对整个项目的质量的制定起着关键作用。
在进行项目成本管理的过程中,成本是随着项目的完成度而不断变化的,故要对整个项目的成本进行动态控制。地铁机电工程项目通常是属于一个单独存在的项目,不依附于其他项目的完成,那么,地铁机电工程项目的完成就就意味着整个项目的施工结束,正是由于该性质,所以地铁施工项目没有重复性。那么,在进行项目管理的最初期,就应该严格针对整个项目进行成本计划和成本预测,并且进行计划的严格实施。项目成本管理的理论可以定义为一个实现管理成本目标的过程。通过对成本的管控、科学的方法、控制成本的支出等方法实现。故而动态成本分析是实现项目成本管理的重要环节。
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2.2 主成分分析模型
在面临实际问题研究中,会有许多各种方面因素的影响来导致实际问题研究结果的不同,所以,在分析实际问题的过程中,这些影响因素是至关重要的。这些重要的影响因素可以称之为指标,在统计学中也可以把这些重要影响因素称为变量。在该论文研究中,用到了主成分分析法。主成分分析法的主要思想是降维这一步,目的是将多个数据影响指标通过该方法转化为少数的几个数据影响指标,在进过计算和转化后,得到的少数指标便是主成分。主成分的特点是每个主成分之间所包含的信息都不重复,并且能够从中得出大量的原始数据所包含的大部分信息。使用主成分分析的原因是为了使数据影响指标不会因为数据繁杂而从中难以获得有效信息,故可以通过降维的方法获取的信息更加科学有效。
在该论文研究的地铁成本分析预测中,有许多个方面因素的影响,故采用主成分分析法使多个影响变量降维,这样便可以从中找到不重叠并且包含大部分信息的影响因素,再对主成分因素着重分析。
2.2.1 主成分分析理论
主成分分析法的重要思想是降维,该统计方法利用了正交变换,使原本某些大多数相关的随机向量通过正交变换降维转化成不相关的随机向量。这种方法的体现在代数方面可以把原本多个随机向量的协方差阵转化成对角阵,而体现在几何方面上可以转换原本的坐标系,让其变形成新的正交坐标系,然后把多维的向量进行降维,把一个相关联程度高的高维向量精确地转换成关联度为零的低维向量,最后再通过创建正确的函数,最终转换成一维的向量系统[30]。
工程管理论文参考
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3 地铁机电工程施工成本组成及关键影响因素分析......................................14
3.1 工程项目的施工成本构成及预估......................................14
3.1.1 工程项目的施工成本构成及分析................................14
3.1.2 施工初期的成本分类及预估..............................................15
4 地铁机电工程施工成本动态分析模型的构建...........................24
4.1 地铁机电工程施工期间的系统 2.0 数据特征分析......................................24
4.1.1 系统 2.0 数据自动导出.........................24
4.1.2 系统 2.0 数据特征分析...................................................................................24
5 呼和浩特地铁机电工程施工成本动态分析模型的构建和验证..........................34
5.1 项目工程背景........................................34
5.2 施工成本关键因素提取及分析.....................................34
5.3 施工成本动态分析....................................36

5 呼和浩特地铁机电工程施工成本动态分析模型的构建和验证

5.1 项目工程背景
(1)工程简介
呼和浩特地铁一号线(一期)工程东起水库(机场)站,西至伊利健康谷站,沿新华大街东西向布置。其中,地下站 16 座,高架站 3 座,地面站 1 座,平均站间距 1187 米,最大站间距 1953 米,最小站间距 748 米。线路西段有三间车辆段,东端设有白塔停车场、西龙王庙和南店 110kv 主变电所 2 座。线路采用 DC1500V 架空接触网供电,B 型车 6 辆编组,列车最高运行速度 80km/h[49-50]。
(2)气候条件
呼和浩特位于华北北部、内蒙古自治区中部,地处温带内陆,是典型的大陆性气候,春天干燥多风;夏天短暂湿热;秋天日照充足,冬天多寒少雪。日温差和年温差大,冷暖变化大,无霜期短,降水集中少,气候干燥。
(3)降水和地质条件
呼和浩特作为一个半干旱地区,平均年降水量不足 500 ㎜,全年 50%的降水都集中在夏季,春季降水较多于冬季。由于春季多风,常出现沙尘天气,冷暖变化多端,冬寒夏热,四季分明。
工程管理论文怎么写
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6 结论与展望

6.1 主要结论
本论文应用贝叶斯网络和主成分分析法进行地铁机电工程项目成本分析动态管控。其主要的应用方案是把传统工程管理的施工组织计划和成本计划进行标准的建立,通过主成分分析法进行主成分因子的筛选,然后通过贝叶斯网络进行模型建立的标准对比模型。传统的人工成本分析存在许多弊端,例如由于机电项目的成本数据复杂程度,便会造成大量的数据记录过程中的误差累积等,而在此研究中通过将地铁机电项目管理过程中产生的财务数据、合同数据、工程量计算数据等信息化数据系统在施工过程中产生的大量的数据,自动分析和对比施工组织模型,在施工过程中可以进行每月、每周、甚至每天进行自动分析,动态控制,发现每一个与标准不符的情况,及时预警并进行初步分析。经过第五章的基于贝叶斯网络建立的模型成本分析与人工成本分析的比对,排除一些较大实际数据记录的明显错误,两种方法对比所得的总成本误差值最低为 0.1%,最高为 6.64%,控制在 10%以下,证明了本论文建立的贝叶斯机电成本预测模型具有比较高的准确性和便捷性。
该论文中基于主成分分析法和贝叶斯网络构建成本分析模型的优点有:
(1)可以大大节约项目管理的人力物力。在进行人工成本预测分析时,若要进行比较精确地预算,则需要核算大量的成本数据,在核算过程中不仅会消耗过多的人力物力,还会出现许多不准确因素,例如数据记录的失误、数据记录的缺失等等。利用建立的贝叶斯网络可以大大缩小人力物力,通过主成分分析的具有决定性和代表性的影响因子中所得到的成本数据,便可以进行劳务成本、物资成本和总成本的预算,并且保证了预测的数据一定的准确性。
(2)贝叶斯网络的地铁施工项目成本预测方法思路清晰,方法简便,在实际工作中也容易操作,反应出来的结果与实际结果的吻合情况良好,可靠性较高,故在地铁施工成本管理领域具有较好的使用前景。
(3)可以把施工过程中物资、劳务结算、图纸工程量、财务数据等海量数据进行统一整合,快速得出相关的有效信息,在输入海量数据的同时也是对模型不断进行完善的过程。
参考文献(略)