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灰色預測原理在工程估價中的新應用
灰色預測原理在工程估價的新應用
摘要：工程快速估價是投資決策的重要內容，同時工程估價還是工程造價控制的前提，是工程項目可行性研究的前提，也是招投標制定標底的依據，而工程概預算編制方法存在速度慢，周期長等缺點，針對同類別的工程的各項主要影響因素進行分析，通過灰色系統理論的相關原理確立一種新型的計算方法，建立工程快速估價模型，可省去大量的繁瑣計算，為快速做出工程估價提供科學依據。
Abstract: Engineering appraisal is an important part of investment decision-marking. Simultaneously, engineering estimate price is not only the building cost ofthe engineering cost and the engineering project feasibility study premise but also is the basis of the bidding for making price bottom.
But the speed of the engineering budget and budget estimate establishment method is very slow and the cycle is long. In view of the same engineering each major effect factor carries on the analysis. Establishes the new computational method with the grey system theory, establishment project fast estimate model, to make the project estimate to provide the basis fast.
關鍵詞：灰色系統;快速估價;影響因素;寫字樓;神經網絡量化
Key words: grey system;rapid assessment;factors;office;neural network quantization
0引言
國民經濟的飛速發展，使得我國城市化進程不斷加快，國家的城市基礎設施建設規模不斷加大，我國的建筑市場價格管理機制逐步完善，而大中型工程由于結構復雜、規模龐大和施工周期長，施工方在投標階段如何準確預測出項目最終成本成為工程造價管理中一項重要內容，從而對工程估價提出了更嚴格的要求，尤其是快速工程估價。
及時做出更快更好、誤差較小的工程估價對造價人員的要求越發嚴格。
本文在以往對灰色系統理論的應用上進行了創新，首先通過分析工程類別選取了多層框架結構寫字樓，對影響建筑工程造價的各項主要影響因素進行編號，這樣使得被預測的工程的每一項影響因素與典型工程的各項影響因素更接近，然后通過數學方法進行簡單的處理，得到工程特征參數，這樣就省去了以往的方法憑借經驗對工程特征參數給定以及對工程造價指數的摸索對估價人員的限制與此那種方法所帶來誤差，使得計算結果更貼近，同時加入了隨時間變化所導致的物價上漲等因素，從而更科學、更快速。
1灰色系統的建筑工程快速估價模型
基本原理：由于建筑工程本身具有復雜性、單體性、多樣性以及建筑地差別性等特點，灰色關聯分析方法彌補了采用數理統計方法作系統分析所導致的缺憾，它對樣本量的多少和樣本有無規律同樣適用。
它的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密。
曲線越接近，相應序列之間關聯度越小，反之越大。
將某個將要進行估價的工程稱為待估工程，某些已知造價的工程作為典型工程，這篇論文中選取了某地區的多層框架結構寫字樓，因此相互之存在一定的關聯度，這樣更接近預測值，使得誤差更小。
2計算步驟
2.1 工程特征因素的確定建筑物的任何一個特征都會影響到總的工程造價。
因此，分析之前首先必須對建筑物進行分類，一般分為:住宅類、辦公類、商業類、寫字樓類、一般廠房和特殊廠房類。
本文以寫字樓類建筑為例進行研究。
選定框架結構的多層寫字樓，根據寫字樓工程在投資控制過程中需要重點關注的因素和對比工程模糊關系，確定了影響工程造價的8個主要因素，即:工程的基礎類型、樓面工程、墻體工程、外墻裝飾、開間形式、層數、門窗形式、建筑工程施工結束時所在年份的當時物價上漲指數。
采用神經網絡輸入向量量化方式進行量化，具體情況見表1。
2.2 關聯度的計算設有n個典型工程X1，X2，…，Xn，每個典型工程有m個工程特征參數T={t1，t2，…，tm}，將第i個典型工程特征參數記為：Xi={xi(t1)，xi(t2)，…，xi(tm)}，其中i=1，2，…，n。
k=1，2，…，n;i=1，2，…，m。
則每個典型工程與待估工程的灰色關聯度為：Ah=T。
記待估工程為X0。
ξ∈(0，1)。
2.2.1 待估工程與典型工程的特征參數的確定根據主要因素對工程造價影響程度賦予各主要因素的影響權重，其影響權重定為w={0.25，0.2，0.1，0.05，0.05，0.1，0.2，0.05}，其中ω=1。
按照表1的排序方式，將典型工程序列進行排序，例如：某寫字樓工程A，共10層，采用預制樁基礎，樓面為水磨石，加氣混凝土墻，木門鋁合金窗，房間組合形式為外廊、小房間，外墻貼面磚，完工于99年。
這時可記為A=(1，2，3，2，2，10，2，97.3)，則A的工程特征參數為T={0.25，0.4，0.3，0.1，0.1，0.4，4.865}，以此類推。
2.2.2 灰色關聯系數的計算[1]
2.2.2.1 求各序列的初值像(或均值像)。
令：
X==(x(1)，x(2)，…，x(n))，i=0，1，2，…，m。
2.2.2.2 求差序列。
記Δi(k)=x(k)-x(k)，Δi=(Δi(1)，Δi(2)，…，Δi(n))，i=0，1，2，…m。
2.2.2.3 求兩級最大差與最小差。
記：
M=Δi(k)，m=Δi(k)。
2.2.2.4 求關聯系數。
記γ(k)=
2.2.3 計算灰色關聯度共有8個主要因素，取第i個主要因素的灰色關聯度為Ti，這時Ti=γki(i)，k=1，2，…，n。
2.3 待估工程造價的估算根據對選定的多層框架寫字樓工程的各項主要影響因素以及整個工程所作的灰色關聯度分析，待估工程A0的單位工程造價記為C0，記某典型工程的單位工程造價為Ch，這時待估工程A0的單位工程造價的動態估算模型為：
C0=ACA。
3案例分析
同時選取六組數據[2]，其中四組為訓練樣本，另外兩組為預測樣本，具體數據編排如下：工程A1(1，2，3，2，2，10，2，97.3，617.20元/平米)，工程A2(1，2，3，2，2，9.5，2，98.5，615.31元/平米)，工程A3(1，1，
2，3，1，10，1，95.1，572.60元/平米)，工程A4(1，2，3，2，1，9.5，1，100.7，
605.87元/平米)，作為訓練樣本，A01(1，1，3，2，3，8，1，98.5，564.94元/平米)作為測試樣本，令ω=(0.25，0.2，0.1，0.05，0.05，0.1，0.2，
0.05)，這時可求得典型工程的工程特征參數：A=(0.25，0.4，0.3，0.1，
0.1，1，0.4，4.865)，依次求得A，A，A，A。
3.1 求序列初值像：令A=X1，A=X2，A=X3，A=X4，A=X01。
3.2 求A01的差序列，由公式Δi(k)=x(k)-x(k)，可得。
3.3 求兩極差：M=1.12，m=0
3.4 求關聯系數和關聯度：取ξ=0.5，則可得出相對于的關聯度分別為A1，A2，A3，A4相對于A02的關聯度分別為：
γ21=0.7088，γ22=0.7555，γ23=0.6993，γ24=0.7999
3.5 求A02的預測值C02：
C02=(617.20×0.7088+615.31×0.7555+572.60×0.6993+605.87×0.7999)/(0.7088+0.7555+0.6993+0.7999)=603.13
3.6 求誤差：ε02=(603.13-564.94)/564.94×100%=6.76%可知滿足精度要求。
4結束語
應用灰色系統估算工程造價雖然不是一種新方法，但是它還是存在很大的簡便性與準確性，誤差要求完全能夠滿足估算要求，如果將以往的數據進行總結，對各地區各類型工程歸類分析，針對各工程的主要工程特征進行總結，從而歸類更好的權重值，從而能將誤差降得更低，使其結果更準確。
參考文獻：
[1]劉思峰，謝乃明等.灰色系統理論及其應用[M]. 科學出版社，2008.
[2]段曉牧.基于RBF神經網絡的非確定性工程投資估算新方法的研究[D].
[3]張傳友.灰色系統理論在建筑工程快速估價中的應用[J].福建工程學院學報.
[4]羊英姿.市政工程造價估算方法的研究[J].西南交通大學.
[5]鄧聚龍.灰預測與灰決策[M].華中科技大學出版社，2002.
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