一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法及系统，包括：构建历史项目工程的三维立体模型中各施工项目的特征数据作为第一特征；将历史项目工程中的指标数据进行结构化存储，形成造价成果数据库；预估目标项目工程所属类别工程的特征指标以及特征数据作为第二特征；使用欧氏距离计算方法计算目标工程单价在造价成果数据库中各类项目工程的差异情况；筛选出造价成果数据库中差异最小的项目工程，计算与目标工程单价相关性最高的影响系数作为最佳系数生成目标项目工程的目标工程单价分析表，通过目标工程单价分析表计算得到目标项目工程的工程单价即目标工程单价。通过快速计算工程单价，提高了项目工程造价的工作速率。程造价的工作速率。程造价的工作速率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法及系统


[0001]本专利技术涉及工程造价技术，具体涉及一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法及系统。

技术介绍

[0002]在现阶段，工程造价人员在进行工程单价的估算时，需要定期更新国家或者行业发布的庞大定额编归数据，并且按照造价编制的的步骤，进行定额匹配、调整和各项参数编制，才能完成一个工程单价的计算，但是计算过程比较繁琐，而且，由于施工工艺的改进和先进机械设备的投入使用，还会拉大估算数据与实测数据的偏差，为了降低偏差填写错误将对整体结果造成较大影响，急需提升主要单价快速估价场景下的估价速度和数据准确率。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供基于清单特征项目特征值的工程单价快速计算方法及系统，以解决现有技术中存在的上述问题。
[0004]一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，包括：
[0005]S100：获取历史项目工程中的技术经济指标数据，根据历史项目工程所在行业的专业类别建立特征体系指标，构建历史项目工程的三维立体模型，通过关键词提取的方式获取三维立体模型中各施工项目的特征数据作为第一特征；
[0006]S200：根据第一特征值设定施工组织以及指标体系规范进行造价成果数据整理，将历史项目工程中的指标数据进行结构化存储，形成造价成果数据库；
[0007]S300：获取目标项目工程施工情况以及专业类别，预估目标项目工程所属类别工程的特征指标以及特征数据作为第二特征。
[0008]优选的，一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，还包括：
[0009]S400：设置目标项目工程中目标工程单价受各经济指标的影响系数，获取所述第二特征中的特征数据构建欧氏空间，使用欧氏距离计算方法计算目标工程单价在所述造价成果数据库中各类项目工程的差异情况；
[0010]S500：筛选出造价成果数据库中差异最小的项目工程，构建指标计算模型并进行反复训练，计算与目标工程单价相关性最高的影响系数作为最佳系数；
[0011]S600：获取目标项目工程的相似项目工程，并根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程价分析表，通过目标工程单价分析表计算得到目标项目工程的工程单价即目标工程单价。
[0012]优选的，步骤S200中，所述造价成果数据库，包括：
[0013]S201：收集历史项目工程中不同种类的案例工程，并对案例工程进行工程信息提取作为造价指标数据；
[0014]S202：对造价指标数据进行预处理，包括历史项目工程中不可竞争费用处理以及
缺失值处理；将处理后的造价指标数据纳入造价成果数据库中，造价成果数据库中包括对历史项目工程的特征描述，用于使目标项目工程有选择性的进行检索并模拟与历史项目工程进行特征匹配；
[0015]S203：将造价指标数据进行归一化处理，用于对造价指标数据进行精度测算，使造价成果数据库达到预设的数据标准化阈值。
[0016]优选的，步骤S600中，所述根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程单价分析表，包括：
[0017]S601：构建基于神经网络的工程单价测算模型，选取影响造价结果的因素作为关键特征指标，通过在工程单价测算模型中输入目标项目工程相应的关键特征指标数值得到预设的预制率；
[0018]S602：在神经网络中设置隐含层，对关键特征指标数据进行处理和变换，并映射出所述预制率的计算函数；
[0019]S603：设置隐含层的神经元结点，且每个神经元节点中含有若干个权值，通过确定神经网络的网络结构，计算工程单价测算模型的精准度。
[0020]优选的，步骤S601中，所述选取影响造价结果的因素作为关键特征指标，包括：
[0021]S6011：获取工程单价测算模型中的关键特征指标，目标项目工程中包含若干个关键特征指标，使用遗传算法对关键特征指标的数值进行优化；
[0022]S6012：将关键特征指标中的每一项数值进行编码，并确定初始化群组，使用适应度函数对关键特征指标中优化的数值进行评分，并通过若干个迭代的过程，不断提高评分分数；
[0023]S6013：获取历史项目工程中的关键特征指标，将目标项目工程中优化完成的数值进行训练，不断降低与历史项目工程中关键特征指标的误差，直到误差达到预设的范围内。
[0024]一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算系统，其特征在于，包括：
[0025]模型建立模块：获取历史项目工程中的技术经济指标数据，根据历史项目工程所在行业的专业类别建立特征体系指标，构建历史项目工程的三维立体模型，通过关键词提取的方式获取三维立体模型中各施工项目的特征数据作为第一特征；
[0026]结构存储模块：根据第一特征值设定施工组织以及指标体系规范进行造价成果数据整理，将历史项目工程中的指标数据进行结构化存储，形成造价成果数据库；
[0027]类别特征模块：获取目标项目工程施工情况以及专业类别，预估目标项目工程所属类别工程的特征指标以及特征数据作为第二特征。
[0028]优选的，一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算系统，还包括：
[0029]差异计算模块：设置目标项目工程中目标工程单价受各经济指标的影响系数，获取所述第二特征中的特征数据构建欧氏空间，使用欧氏距离计算方法计算目标工程单价在所述造价成果数据库中各类项目工程的差异情况；
[0030]模型构建模块：筛选出造价成果数据库中差异最小的项目工程，构建指标计算模型并进行反复训练，用于计算与目标工程单价相关性最高的影响系数作为最佳系数；
[0031]项目分析模块：获取目标项目工程的相似项目工程，并根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程单价分析表，通过目标工程单价分析表计算得到目标项目工程的工程单价即目标工程单价。
[0032]优选的，所述造价成果数据库，包括：
[0033]造价指标子模块：收集历史项目工程中不同种类的案例工程，并对案例工程进行工程信息提取作为造价指标数据；
[0034]预处理子模块：对造价指标数据进行预处理，包括历史项目工程中不可竞争费用处理以及缺失值处理；将处理后的造价指标数据纳入造价成果数据库中，造价成果数据库中包括对历史项目工程的特征描述，用于使目标项目工程有选择性的进行检索并模拟与历史项目工程进行特征匹配；
[0035]归一化处理子模块：将造价指标数据进行归一化处理，用于对造价指标数据进行精度测算，使造价成果数据库达到预设的数据标准化阈值。
[0036]优选的，所述根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程单价分析表，包括：
[0037]指标计算子模块：构建基于神经网络的工程单价测算模型，选取影响造价结果的因素作为关键特征指标，通过在工程单价测算模型中输入目标项目工程相应的关键特征指标数值得到预设的预制率；
[0038]隐含层处理子模块：在神经网络中设置隐含层，对关键特征指标数据进行处理和变换，并映射出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，包括：S100：获取历史项目工程中的技术经济指标数据，根据历史项目工程所在行业的专业类别建立特征体系指标，构建历史项目工程的三维立体模型，通过关键词提取的方式获取三维立体模型中各施工项目的特征数据作为第一特征；S200：根据第一特征值设定施工组织以及指标体系规范进行造价成果数据整理，将历史项目工程中的指标数据进行结构化存储，形成造价成果数据库；S300：获取目标项目工程施工情况以及专业类别，预估目标项目工程所属类别工程的特征指标以及特征数据作为第二特征。2.根据权利要求1所述的一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，还包括：S400：设置目标项目工程中目标工程单价受各经济指标的影响系数，获取所述第二特征中的特征数据构建欧氏空间，使用欧氏距离计算方法计算目标工程单价在所述造价成果数据库中各类项目工程的差异情况；S500：筛选出造价成果数据库中差异最小的项目工程，构建指标计算模型并进行反复训练，计算与目标工程单价相关性最高的影响系数作为最佳系数；S600：获取目标项目工程的相似项目工程，并根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程价分析表，通过目标工程单价分析表计算得到目标项目工程的工程单价即目标工程单价。3.根据权利要求1所述的一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，步骤S200中，所述造价成果数据库，包括：S201：收集历史项目工程中不同种类的案例工程，并对案例工程进行工程信息提取作为造价指标数据；S202：对造价指标数据进行预处理，包括历史项目工程中不可竞争费用处理以及缺失值处理；将处理后的造价指标数据纳入造价成果数据库中，造价成果数据库中包括对历史项目工程的特征描述，用于使目标项目工程有选择性的进行检索并模拟与历史项目工程进行特征匹配；S203：将造价指标数据进行归一化处理，用于对造价指标数据进行精度测算，使造价成果数据库达到预设的数据标准化阈值。4.根据权利要求2所述的一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，步骤S600中，所述根据最佳系数生成目标项目工程的目标工程单价分析表，包括：S601：构建基于神经网络的工程单价测算模型，选取影响造价结果的因素作为关键特征指标，通过在工程单价测算模型中输入目标项目工程相应的关键特征指标数值得到预设的预制率；S602：在神经网络中设置隐含层，对关键特征指标数据进行处理和变换，并映射出所述预制率的计算函数；S603：设置隐含层的神经元结点，且每个神经元节点中含有若干个权值，通过确定神经网络的网络结构，计算工程单价测算模型的精准度。5.根据权利要求4所述的一种基于清单项目特征值的工程单价快速计算方法，其特征在于，步骤S601中，所述选取影响造价结果的因素作为关键特征指标，包括：
S6011：获取工程单价测算模型中的关键特征指标，目标项目工程中包含若干个关键特征指标，使用遗传算法对关键特征指标的数值进行优化；S6012：将关键特征指标中的每一项数值进行编码，并确定初始化群组，使用适应度函数对关键特征指标中优化的数值进行评分，并通过若干个迭代的过程，不断提高评分分数；S6013：获取历史项目工程中的关键特征指标，将目标项目工程中优化完成的数值进行训练，不断降低与历史项目工程中关键特征指标的误差，直到误差达到预设的范围内。6.一种基于清单项...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁万钦，刘斌，康喆，李永祥，覃会知，张晨，陈云鹏，杨晓东，彭琦峰，姚毅，
申请(专利权)人：三峡高科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：