基于BP神经网络的铁路桥梁混凝土工程造价模型（论文）.pdf

·106 · 在计算机技术和网络技术迅速发展的时代背景下，对工 程造价评估精准度要求越来越高，传统的工程造价评估方法 的应用，估算覆盖面比较窄，缺少详细的费用支出预估评价， 不利于项目的顺利实施，尤其是大型施工项目。对于铁路桥 梁混凝土工程，施工作业期间涉及的费用支出项目比较多， 加大了工程造价预估难度。为提升工程造价预估精准度，引 入BP 神经网络结构，提出工程造价预估模型建立及应用研究。 1 铁路桥梁混凝土工程造价分析 1.1 ]Q￾®Ù￾ 依据 JTG/T 3821—2018《公路工程估算指标》，提取工程 造价因子。对于本研究的铁路桥梁混凝土工程，工程造价影 响因素较多，按照因素类别的不同，将估算模型影响因子大 致分为 3种类型 ：（1）地理环境因素，该项因素包括气候条件、 水位条件、地质条件 ；（ 2）技术指标因素，该项因素包括地 震设防烈度、设计荷载、设计洪水频率、桥跨、桥宽、行车 速 度 ；（3）施工条件因素，该项因素包括施工场地用水用电、 混凝土材料。 1.2 ­‘‚ôgô 由于铁路桥梁混凝土工程造价影响因子较多，为便于统 计分析，对影响因子进行总结和归纳，形成 9种重要影响因子 作为研究对象。采用 R型聚类分析法，对工程造价影响因素 进行分析。将上述总结的各项影响因子归为 9类，以 2类作为 划分条件，计算因子聚类结果，同时利用 SPSS软件，统计各 项因子之间的相关性，结果见表 1。 通过表1中统计结果可知，荷载、地震设防烈度 2项因子 与工程造价总费用的相关性较弱。由此看来，这 2项因子的 费用支出，对工程整体造价的影响较小，可忽略不计。因此， 在探究铁路桥梁混凝土工程造价问题时，以措施项目、地质、 承台、桥面铺装厚度、桥宽、桥跨数量、桥梁跨径 7项因子作 表1 相关系数矩阵 影响因子 措施项目 地震设防烈度 地质 承台 荷载 桥面铺装厚度 桥宽 桥跨数量 桥梁跨径 建安费 措施项目 1.000 0.078 -0.199 -0.345 0.123 0.123 0.139 0.662 -0.018 0.389 地震设防烈度 0.078 1.000 0.199 0.345 0.652 -0.125 0.220 0.125 0.907 -0.149 地质 -0.199 0.199 1.000 -0.466 -0.148 -0.619 -0.039 0.145 0.049 -0.395 承台 -0.345 0.345 -0.466 1.000 0.520 0.064 0.064 -0.520 0.442 -0.227 荷载 0.123 0.652 -0.148 0.520 1.000 0.391 0.245 0.190 0.687 -0.120 桥面铺装厚度 0.123 -0.125 -0.619 0.064 0.391 1.000 0.096 0.190 0.019 0.395 桥宽 0.139 0.220 -0.039 0.064 0.245 0.096 1.000 0.121 –0.054 0.711 桥跨数量 0.662 0.125 0.145 -0.520 0.190 0.190 0.121 1.000 0.019 0.233 桥梁跨径 -0.018 0.907 0.049 0.442 0.687 0.019 -0.054 -0.019 1.000 -0.335 建安费 0.389 -0.149 -0.395 -0.227 -0.120 0.395 0.711 0.233 –0.335 1.000 为最终影响因子。 2 基于BP神经网络构建铁路桥梁混凝土工程造价模型 通过查阅大量文献研究成果可知， BP神经网络模型比较 适用于复杂的混凝土工程造价评估，计算量比较小，评估模 型开发难度较小。因此，选择该模型作为研究工具。 2.1 BPŠ< îrƒP 8 BP神经网络模型不需经过公式验证，就可从大量数据中 找到非线性映射关系，支持映射关系自动归纳，为各项因素 之间关系的创建，提供了便利条件。一般情况下，该神经网 络由 3层及以上神经云和神经元组成，各个层次之间相互连接， 建立“输入层—隐含层—输出层”链路。需强调的是位于同 一个层面的神经元不可相互连接，即支持神经元横向连接， 不支持竖向连接。 ［摘 要］  t ?:]Q??y 8:yg ，? ? ?? ca ? ?]Q H ，化 SPSS (Ñ， ??R??? ?仕??? ，? 众]Q?? f?仕7????? 。?l BPŠ< în‡P 8 ，r?? +]Q?? f? 。???听 ，? f? ?t刊y ???之]Q???，??]Q?????l。 ［关键词］ ]Q?? ；BP Š< î ；?< ?> ` ［中图分类号］ U 215.1bbbbb ［文献标志码］ Abbbbb ［文章编号］ 1001–523X（2021）17–0106–03 Cost Model of Railway Bridge Concrete Engineering Based on BP Neural Network He Qian ［Abstract ］In order to improve accuracy of project cost estimation ，railway bridge concrete engineering is taken as an example ， and SPSS software is used to calculate the correlation between various factors and determine the important influencing factors of the project cost model. According to the basic principles of BP neural network，the kind of project cost model is constructed. The application results show that the model can simulate and output the project cost results with a relatively accurate degree， which can be used as a reference basis for the project cost. ［Keywords