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工程造价专业论文摘要万能模板
论文摘要万能模板一：建设项目施工阶段造价预控研究
施工阶段造价预控是建设工程全过程造价控制的重要环节,加强施工阶段造价预控的研究,对于控制工程造价具有重要意义。加强工程施工阶段造价预控,是降低工程建设成本、提高项目经济效益的有效途径。本文总体上立足于工程施工阶段,提出目前我国造价管理过程普遍存在的一些问题,通过施工阶段造价控制存在的问题与影响因素分析,侧重于人力资源、材料等资源优化配置、机械设备等的优化,以期解决工程造价控制的瓶颈问题。本文研究主要有:以灰色理论为基础,进而提出采用灰色系统预测方法预测建筑工程造价。结合案例实际工程数据,并通过模型为施工单位提供合理的预测数据。研究和案例分析发现,应用灰色系统预测方法对施工阶段造价应用模型公式进行预测有事前控制作用,结果完全达到有效控制项目造价的要求。建立WSR分析系统,通过物理-事理-人理因素识别,分析施工阶段施工成本管理的管理活动,应用WSR方法论在一定程度上能解决施工阶段造价预控管理活动的片面性,简化了施工管理活动的复杂性,从而为不同的建设项目施工阶段提供简单有效的控制考核体系,对加强施工阶段工程造价的控制具有实际意义。
论文摘要万能模板二：基于改进神经网络的建筑工程造价预测
随着BIM技术的推广和应用,工程项目管理信息化的程度越来越高,工程管理手段也逐步趋于智能化和信息化。由于在工程决策阶段,建筑工程造价的预测关乎投资决策、后续施工过程中的成本控制等环节,因此,准确预测工程造价对于工程实践至关重要。为了对建筑工程造价进行准确预测,基于造价预测的现状,在深入剖析建筑工程造价影响因素的基础上,确定了建筑工程造价预测指标的识别方法。应用文献综述法对相关研究进行分析和总结,在考虑建筑特征指标的同时,还将在项目前期更容易进行数据获取的宏观经济指标纳入建筑造价预测指标体系中,最终确定了 14个建筑工程造价预测指标,从而构建了一套全面科学的建筑造价预测指标体系。之后运用Boruta算法对这些指标进行特征选择,以提取对建筑工程造价产生关键影响的特征指标,消除冗余信息对预测模型的不良影响。其次,提出了一种改进的集成ANN模型,即AdaBoost-ANN模型,将ANN与AdaBoost算法、代价敏感方法相结合,进行建筑工程造价预测。通过ANN集成、预测误差阈值和代价值的设置,既提高ANN的泛化能力,又能确保建筑工程造价预测的安全性和科学性。在案例研究阶段,通过搜集相关数据进行模型检验,将所提出模型应用于建筑工程造价预测,并将该模型的预测结果与单个ANN、L-SVM和RBF-SVM 比较,结果显示,它们的平均绝对百分比误差分别为14.15%、16.70%、18.22%、14.76%,与其他三种模型相比,所提出的改进神经网络模型表现出了良好的预测精度和稳定性,证实了该模型在建筑工程造价预测方面的优越性。
论文摘要万能模板三：基于预算定额的装配式混凝土建筑结构工程造价因素分析
在建筑行业,传统现浇式混凝土建筑由于其能耗过大、污染严重、资源浪费较多等缺点越来越被社会诟病,装配式混凝土建筑由于其低能耗、低污染、人工需求少等特点开始进入大众的视线,装配式混凝土建筑正在逐渐取代现浇式混凝土建筑。但是我国目前的装配式建筑成本总体偏高,因此与国外发达国家相比,我国的装配式建筑发展较为迟缓。在写作过程中查阅了国内外多种文献资料来了解装配式建筑在国内外的研究与发展现状、施工工艺和施工流程,并选取数个构件工厂和施工项目进行实地调研,为论文提供理论论据。本文以装配式混凝土建筑工程造价为切入点,对比分析河南省某装配式混凝土建筑实际工程造价,发现影响装配式混凝土建筑成本的主要次要因素,并给出装配式混凝土建筑成本控制的对策和建议。论文对装配式建筑结构体系的结构概念和评价指标进行了简明的介绍,并对装配式混凝土建筑的常用结构体系特点进行了分析,对主流装配式混凝土构件类型进行了说明。然后基于决策、设计、施工、使用、拆除这五个阶段分别对现浇式和装配式混凝土建筑成本进行分析对比,找出每个阶段的主要成本差异点。结合河南省某装配式混凝土建筑实际工程案例,计算了A楼的土建工程造价,并虚拟一栋现浇混凝土结构住宅楼B楼,其建筑参数等同于A楼,通过对A、B两栋楼工程总造价、钢筋混凝土分项、措施分项工程造价的对比分析,发现目前装配式混凝土建筑工程造价成本要高于现浇式混凝土建筑,装配式混凝土建筑主要在人工费、措施费上存在优势,在材料费上存在劣势。同时发现装配式混凝土建筑钢筋混凝土分项工程的造价费用较高才是造成装配式混凝土结构和现浇混凝土结构成本差距较大的主要原因。最后以工程造价分析结果为基础,从企业、行业、政府三个层面提出控制装配式混凝土建筑成本的看法和建议,企业层面以设计单位、构件生产单位、施工单位这三者的角度提出各自成本控制的方法;行业层面加速装配式建筑市场的标准化、通用化以达到扩大市场,充分发挥装配式混凝土建筑规模效应的目的;政府层面加快落实激励政策,提高企业积极性。
工程造价专业论文摘要
论文摘要万能模板四：基于MLP神经网络的高标准基本农田工程造价估算研究
城镇化建设的加速、人口的增长促使耕地面积逐步减少,耕地质量有所下降,耕地面积及质量直接影响着国家的粮食安全。国家将粮食安全问题列为首要任务,并通过政策把控耕地红线,开展高标准基本农田建设,保证国民粮食安全。随着国家对高标准基本农田工作的重视,建设资金投入力度不断加大,其建设资金来源主要为国家或地方财政全额拨款,且建设金额较大,投资估算作为项目决策和造价投资控制的依据,对提高项目资金投资效益有着深远意义。传统定额计价法存在所用时间长、对项目信息要求齐全及对造价员要求高等局限性,查阅以往文献,对高标准基本农田工程造价估算研究相对较少,主要采用多元回归法方法进行预测,但多元回归法解决非线性问题能力较弱。对比现阶段常用的数学模型的优缺点,结合高标准基本农田建设工程特点,选择多层感知器作为基础模型。提出采用深度学习训练机制改善MLP神经网络,为预测模型的改进提供了有效的技术支持。不同类型、不同区域的高标准基本农田所侧重的单项工程有所不同,社会经济、农作物需求的不同对项目设计标准、施工标准、施工工艺等要求也不尽相同。本文结合区域高标准基本农田的建设目标,以限制性因子为导向,从耕地质量提升、立地条件改善出发,进行高标准基本农田建设工程技术遴选。采用鱼骨图法提取单项工程造价特征指标,构建高标准基本农田工程造价指标体系。进而采用深度学习训练机制改善MLP神经网络,进一步提高模型的预测精度和稳定性。本文选用浙江省龙泉市高标准基本农田工程造价作为案例,利用限制性因素分析法、鱼骨图法剖析工程内容构建指标体系,采用多隐含层MLP神经网络进行学习训练并对测试集进行测试,最后验证工程造价指标模型的正确性与有效性。
论文摘要万能模板五：公路工程PPP项目全过程造价管理研究
Public-Private Partnership（以下简称“PPP”）模式建设项目已经发展起来,从国办发（2015）42号文要求PPP项目要注重绩效考核,到财办经（2017）92号文要求所有PPP项目严格执行绩效考核,按效付费机制,都说明了绩效考核在PPP项目周期管理的重要性。同时在国家经济发展的大环境下,为引进、激活社会资本,国家大力推广PPP模式。而PPP项目与常规公路工程的建设模式、管理模式均有较大差异,且在PPP项目管理中也存在一些缺点与不足。由于公路工程项目对资金的需求、建设时间和涉及到的相关专业等都比较广,这就需要一套科学的理论、工具来完善项目的造价管理工作,以促进造价管控的良性发展,而PPP项目建设管理模式的出现,却是为其指明了方向。本文主要研究分析了公路工程PPP项目应用研究的国内外现状,同时对公路工程全过程造价管理存在的问题进行了详细分析。并以X公路工程PPP项目为研究对象,对公路工程PPP项目决策阶段、设计阶段、招标阶段、施工阶段的全过程造价管理进行了分析研究。根据国内外PPP项目、项目造价管理研究成果,总结归纳出了本研究的意义,以及目前PPP项目造价管理存在需要持续改进的地方。梳理、总结了公路工程PPP项目相关的概念、公路工程全过程造价的概念、公路工程PPP项目全过程造价管理的概念,以及各自的特点、优缺点。对公路工程项目全过程各个阶段的造价进行了详细的研究、分析,分别从项目决策阶段造价管理、设计阶段的造价管理、招标阶段造价管理、施工阶段与竣工研究阶段造价管理五个方面分析了造价管理措施,同时研究了项目建设各个阶段的造价管理的重点。详细解析了公路工程PPP项目全过程造价的阶段划分,以及各个阶段的具体工作内容,建立了多级清单衔接模型和动态投资与静态投资对接模型;建立了动态投资总额模型以解决公路工程PPP项目建设期贷款利息计算基数问题;同时对公路工程PPP项目全过程造价中存在的问题,并提出了解决措施。应用案例分析,通过对X公路项目进行全过程造价管理,将项目的每一个阶段造价管理成果进行了分析总结,根据造价管理成果数据,全过程造价管理是有效的,能有效地将项目实际投资控制在经批准的概算内。
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