基于粗糙集理論的建筑工程成本分析

侯文婷

摘 要： 傳統建筑工程成本分析方法存在運行效率低、收斂性能差，導致成本分析不準確。因此提出基于粗糙集理論的建筑工程成本分析方法，構建粗糙集?小波神經網絡預測模型，實現建筑工程成本的準確分析，通過粗糙集屬性約簡過濾掉冗余屬性，減少小波神經網絡輸入節點，降低網絡結構的復雜性，提高網絡訓練效率和精度。利用此預測模型，將采集到的建筑工程成本干擾因素通過粗糙集理論實施約簡處理，將約簡的因素作為小波神經網絡的節點輸入訓練網絡，得到建筑工程成本的分析結果。實驗結果說明，所提方法具有較高的運行效率和收斂性能，能夠對建筑工程成本進行快速、準確的分析。

關鍵詞： 粗糙集理論； 建筑工程； 成本分析； 小波神經網絡； 約簡； 冗余屬性

中圖分類號： TN711?34； F407.9 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）19?0083?06

Abstract： The traditional cost analysis method of construction engineering has low operation efficiency and poor convergence performance， which leads to inaccurate cost analysis. Therefore， a construction project cost analysis method based on rough set theory is put forward， in which the rough set and wavelet neural network forecasting model is constructed to realize the accurate analysis of the cost of construction engineering. The attribute reduction of rough set can filter out the redundant attributes to decrease the number of input node of wavelet neural network， reduce the complexity of network structure， and improve the efficiency and precision of network training. The acquired factors influencing the construction engineering cost are reduced by means of rough set theory， and the reduced factor is deemed as input node of wavelet neural network for training network to get the analysis result of construction engineering cost. The experimental results show that the proposed method has high operation efficiency and convergence performance， and can quickly and accurately analyze the cost of construction project.

Keywords： rough set theory； construction engineering； cost analysis； wavelet neural network； reduction； redundant attribute

隨著經濟的快速發展，建筑行業的市場競爭不斷提升，高質量的建筑工程成本管理能夠提高建筑工程的效益，增強建筑企業的市場競爭力。尋求有效的建筑工程成本分析方法，對于確保建筑企業健康快速發展具有重要應用意義[1]。傳統基于神經網絡的建筑工程成本分析方法，存在運行效率低、收斂性能差，導致成本分析不準確。為了解決該問題，本文提出基于粗糙集理論的建筑工程成本分析方法，采用粗糙集?小波神經網絡預測模型，實現對建筑工程成本的快速、準確分析。

1 基于粗糙集?小波神經網絡的建筑工程成本分析

粗糙集理論能夠依據不可分辨原理以及知識約簡措施，基于數據得到邏輯規則，將該規則當成知識系統的模型，輸出定性以及定量的混合性信息，對條件特征以及決策特征間的關聯性實施設置，對決策表實施約間獲取輸入空間同輸出空間間的關聯性，將冗余屬性過濾掉，使得知識表達空間維數降低。小波神經網絡基于小波變換以及動態映射原理，采用小波神經網絡結構對輸入同輸出關系知識的隱藏函數編碼實施分析[2]，對網絡結構實施學習、調控，得到輸入空間與輸出空間的關聯性。本文結合小波分析、神經網絡及粗糙集理論，即粗糙集?小波神經網絡預測模型，實現建筑工程成本分析，通過粗糙集原理對小波神經網絡輸入端樣本實施約簡處理，得到屬性間的關系，對小波神經網絡結構進行簡化。

1.1 粗糙集?小波神經網絡預測模型構建

本文設計的基于粗糙集?小波神經網絡建筑工程成本預測模型結構如圖1所示。

圖1中預測系模型是小波神經網絡智能預測系統，網絡的前置結構是粗糙集，對網絡輸入節點實施預處理。

1.1.1 粗糙集的約簡過程

1.2 建筑工程成本因素分析及數據采集

建筑工程項目具有規模高、周期長等特征，建筑工程成本和較多因素間具有一定的關聯性。本文對某建筑企業進行研究，得到建筑工程數據，通過專家調查方法獲取影響建筑工程成本分析的干擾因素，這些因素主要有定量指標及定性指標[5]。定量指標是建筑面積、占地面積、建筑總高度、層高、工期、建造當年的造價指數等；定性指標是建筑用途、結構種類、地基種類、基礎類型、門窗類型、項目管理水平以及施工現場狀態等。

1.2.1 數據的離散化

2） 定性指標。對定性指標的離散化操作結果用表2描述。

對單位面積的建筑工程成本進行約簡處理后，可知工程成本分析的干擾因素是：總高度、標準層面積、結構類型、地下室面積以及項目管理水平和工期。

1.2.2 網絡訓練準備

1） 數據的預處理。獲取通過粗糙集屬性約簡后的最小屬性集，將屬性集當成神經網中的兩個輸入節點，完成單位面積建筑工程成本的預測[8]。通過粗糙集約簡后的歷史數據用表3描述。

小波神經網絡輸入以及輸出都是歸一化數據，若規范層建筑面積指標的最高值是9 520，則將全部該指標的值除以10 000獲取歸一化的數據，其他指標也通過相同的方法獲取歸一化數據。

2） 小波神經網絡的結構和參數選取。分析表3能夠獲取小波神經網絡的輸入節點以及輸出節點是6和1，基于經驗設置隱層節點數大約是8，則“6?8?1”分別用于描述小波神經網絡的輸入層節點數、隱含層節點數以及輸出層節點數[9]。參數選取過程中，設置期望誤差[ε=0.000 1]，訓練次數是10 000次。

3） 網絡的訓練和預測評估結果。采用的訓練樣本是前15組數據，第16～18組作為系統檢驗樣本，網絡期望誤差是0.000 1，通過10 000次訓練。

1.3 建筑工程成本預測

采用粗糙集?小波神經網絡模型對建筑工程成本實施預測過程中，期望誤差值是0.001，最終得到第16～18樣本的預測結果，用表4和圖4描述。

將擬建工程的干擾變量輸入到訓練好的粗糙集?小波神經網絡預測模型內，通過式（9）得到擬建工程的成本預測值。

2 實驗分析

實驗對比分析本文方法和神經網絡，對兩種方法各試驗次數低于10 000次，訓練的期望誤差平方和是 0.000 1，兩種方法的運行次數結果如表5所示。兩種方法在最高運行次數下的收斂情況如圖5、圖6所示，迭代200次的誤差對比見表6。

綜合分析上述結果能夠得出，本文方法的收斂效率高于神經網絡，誤差低于神經網絡，具有較高的運行性能。

為了確保建筑工程的相似性，實驗采用某建筑工程的6種項目數據當成測試數據，采用本文方法和傳統神經網絡對該建筑工程成本實施預測，用表7描述。

將約簡后的6組數據當成測試樣本，輸入本文方法和神經網絡中，兩種方法的工程成本分析結果同真實值對比情況如表8和圖7所示。

分析上述實驗結果可得，利用神經網絡方法進行工程成本預測時，最低以及最高相對誤差值是0.030 4和0.044 6，本文方法的最低以及最高相對誤差是0.005 8和0.011 6，說明本文方法的預測精度更高，是一種高精度的建筑工程成本分析方法。

3 結 語

本文提出基于粗糙集理論的建筑工程成本分析方法，采用基于粗糙集?小波神經網絡預測模型，實現建筑工程成本的快速、準確分析，具有較高的應用價值。

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