市政道路工程造價估算方法研究論文

2021-04-12 論文

　　摘要：針對市政道路工程造價估算的相關(guān)問題，分析當(dāng)前市政道路工程造價中存在的問題，并介紹市政道路工程造價估算中的常見方法，包括案例推理法、灰色理論法等，再結(jié)合上述方法，對其實踐措施進行討論。

　　關(guān)鍵詞：市政道路工程；造價估算；分析與實踐

　　在當(dāng)前市政道路工程施工建設(shè)中，對整個工程項目進行造價估算是整個工程項目的重要環(huán)節(jié)，其估算結(jié)果影響市政道路工程后期運行的資金供給情況，最終影響工程項目開展。由此可見，開展對市政道路工程造價估算方法問題的討論具有較大的實際意義。從當(dāng)前市政道路工程造價估算方法來看，其估算方法多樣，主要包括灰色關(guān)聯(lián)理論、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算等多種方法，如何選擇一種符合本工程要求的造價估算方法，是施工單位普遍關(guān)注的問題。本文將以此為背景，對市政道路工程造價估算方法的相關(guān)問題進行分析。

　　1市政道路工程造價估算中存在的問題

　　對現(xiàn)代工程項目而言，工程造價估算是判斷一個工程項目能否進行投資的關(guān)鍵指標(biāo)，只有獲得科學(xué)的工程造價估算結(jié)果，相關(guān)單位才能判斷是否應(yīng)該向該項目進行投資或管理。在傳統(tǒng)市政道路工程造價估算中，相關(guān)單位主要采取了不同估算方法，并建立了與之相適應(yīng)的模型。但在技術(shù)應(yīng)用過程中，市政道路工程造價估算存在多方面問題，并具體表現(xiàn)為以下幾點：（1）估算的方法、模型十分復(fù)雜，導(dǎo)致在應(yīng)用過程中經(jīng)常出現(xiàn)錯誤。以回歸分析法為例，在該技術(shù)的應(yīng)用過程中，在沒有相應(yīng)軟件的支撐下，相關(guān)人員只能通過大量的人工計算來判斷相關(guān)參數(shù)，難以通過計算機實現(xiàn)計算。這無疑增大了人為因素對計算結(jié)果的影響，導(dǎo)致估算結(jié)果出現(xiàn)誤差的概率進一步增大。（2）估算結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于原始數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要掌握影響工程施工的各項參數(shù)。但部分施工單位在原始材料處理中，難以保證工程數(shù)據(jù)質(zhì)量，導(dǎo)致估算結(jié)果與實際工程存在偏差[1]。（3）在估算模型中，模型存在一定的片面性，不能從整個工程項目的方向進行考慮，僅僅是在掌握工程共性的基礎(chǔ)上進行分析，導(dǎo)致估算結(jié)果存在片面性，也會影響估算結(jié)果準(zhǔn)確性。

　　2市政道路工程造價估算方法分析

　　2.1基于案例推理的估算方法

　　從當(dāng)前工程項目開展情況而言，工程投資估算方法的關(guān)鍵就是通過獲取與本工程相似的案例進行分析，并對比兩個工程項目在估算中的相同點與不同點，在確定相互之間的差異后，估算可能存在的最終值差，并在最終估算的結(jié)果±最終值差，就能確定項目的最終估算數(shù)據(jù)。在這種理論的影響下，基于案例推理的估算方法應(yīng)運而生[2]。就該方法而言，其在具體應(yīng)用中存在優(yōu)勢：（1）可以在模糊數(shù)學(xué)方法的支撐下，全面計算待估工程與典型工程之間的差異，在了解兩個工程的相同與差異后，能夠進一步明確工程項目造價情況，能有效減少工程項目時間，保證工期。（2）該方法借助了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的相關(guān)內(nèi)容，適用于處理非結(jié)構(gòu)化信息。在案例推理過程中，相關(guān)人員需要更多的.分析估算結(jié)果的適用性，降低了工程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對估算結(jié)果的影響。正是由于基于案例推理的估算方法具有以上優(yōu)點，才能保證該技術(shù)被高質(zhì)量的應(yīng)用在工程項目估算中，滿足市政道路工程管理的要求。

　　2.2基于灰色理論的估算方法

　　灰色系統(tǒng)理論于1982年創(chuàng)立，主要指在信息條件不完全情況下的數(shù)據(jù)分析，這一特點滿足我國市政工程估算管理的現(xiàn)狀，具有一定的實用性。一般認為，由于市政項目估算具有一定的規(guī)律，并且在對該規(guī)律進行研究之后，就能確定其時序特征，最終確定一個系統(tǒng)，最后對系統(tǒng)進行充分的利用，就能對未發(fā)生事物進行預(yù)測。在市政道路工程造價估算中，其具體的流程如圖1所示。根據(jù)圖1的相關(guān)內(nèi)容可以判斷，在開展基于灰色理論的估算方法過程中，需要重視對以下幾方面的控制：（1）對工程特征的選取。考慮到很多因素都會對工程造價估算結(jié)果產(chǎn)生影響，因此在估算過程中，要將這些因素進行系統(tǒng)的分析與總結(jié)，在形成一個完整的工程特征參數(shù)體系后，實現(xiàn)對整個工程項目的分析與處理[3]。（2）對參照工程的選擇。參照工程的合理性影響了估算結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此在選擇參照工程中，需要根據(jù)共同挑選幾個相似度最高的工程為參照工程，并且能在確定相關(guān)關(guān)聯(lián)性的情況下，將灰色分析引入到該理論中，最終確定工程項目的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。（3）確定權(quán)重分配方法。在確定特征因素并建立了相應(yīng)的特征體系后，需要針對不同因素對工程造價估算的影響進行分析。在灰色理論的影響下，該工作主要由權(quán)重進行分配處理；而在參數(shù)選擇中，也可以選擇費用相對較大的參數(shù)為核心，并將其作為基準(zhǔn)開展分析[4]。

　　3應(yīng)用分析

　　3.1基于案例推理估算法的應(yīng)用實例分析

　　在基于案例推理估算法的應(yīng)用過程中，需要結(jié)合當(dāng)時市政道路工程的市場信息進行造價估算，在這個過程中，涉及到案例選取、權(quán)重分配等內(nèi)容。（1）問題描述輸入當(dāng)前工程信息，包括主線里程：13.66km，修建時間2012年，路基寬度33m，互通式立交0.129處/km，路面形式0.8，地貌特征0.2。（2）案例選取與引入考慮到該工程案例的特殊性，選取兩個與該工程相似的案例。（3）案例調(diào)整從對比案例的相關(guān)參數(shù)來看，由于對比案例的主線里程明顯高于本次研究案例，因此在數(shù)據(jù)分析中要適當(dāng)考慮該差異，并圍繞具體的市場價格變化進行調(diào)整。在造價估算處理中，需要結(jié)合不同時間段的市場價格變化，并根據(jù)對比案例與研究案例的施工量進行分析，根據(jù)2個對比案例的平均造價建安費，扣除時間差、工程量差、原材料費用差、施工人員費用差等數(shù)據(jù)，最終獲得的數(shù)據(jù)就是本案例的最終造價估算結(jié)果。該項目進行上述計算，得出研究案例造價的最終估算結(jié)果為687.44萬元。（4）方案評價對工程造價的估算結(jié)果進行分析，發(fā)現(xiàn)其相關(guān)參數(shù)指標(biāo)與當(dāng)?shù)氐氖袌鰞r格、該地區(qū)傳統(tǒng)的市政道路造價基本一致，因此認為該造價結(jié)果科學(xué)有效。

　　3.2基于灰色理論估算方法的應(yīng)用實例分析

　　從方法應(yīng)用來看，基于灰色理論的估算方法與案例推理估算法存在明顯的相同性，主要表現(xiàn)在案例選取、權(quán)重控制等方面。（1）案例選擇在某市政工程的造價估算分析中，選取主線里程、路基寬度、排水管道長度、所在地區(qū)、修建時間等為基本參照物，在判斷不同數(shù)據(jù)的特征與使用要求后，結(jié)合灰色理論的相關(guān)內(nèi)容進行造價估算。（2）案例描述與對比參數(shù)根據(jù)案例選擇的相關(guān)要求，結(jié)合案例庫的組織形式與特征指標(biāo)進行輸入，相關(guān)資料為：主線里程：18.33、路基寬度33m、排水管道長度736.0m、所在地區(qū)0.6、修建時間2012年。案例檢索：考慮到工程項目的具體特征，以“路面行駛相同”為檢索條件進行初級檢索，共獲取與目標(biāo)案例2個工程（根據(jù)案例資料可知，目標(biāo)案例的造價分別為4957.06萬元、4736.61萬元），并對工程案例的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。

　　4結(jié)束語

　　主要討論了市政道路工程造價估算的相關(guān)內(nèi)容，并結(jié)合實際工程案例，對其估算方法進行討論。從兩種方法的應(yīng)用情況來看，控制工程特征選取過程、確定影響權(quán)重分配方式是影響市政道路工程造價估算結(jié)果的重要因素，應(yīng)該在未來工作中予以高度重視。而從其他學(xué)者的研究過程來看，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型也是解決工程造價估算問題的關(guān)鍵，在未來工作中要重視對模型數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制工作，以保證工程項目造價結(jié)果能滿足工程項目的具體要求，為提高市政道路工程質(zhì)量奠定基礎(chǔ)。

　　參考文獻：

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