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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源發(fā)電項目工程造價控制方法

2022-04-29 18:46:35賀綺瑤
計算機(jī)應(yīng)用文摘 2022年21期
關(guān)鍵詞:工程造價

賀綺瑤

關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);新能源發(fā)電項目;工程造價;工程造價指標(biāo);激勵函數(shù);權(quán)值

1 引言

現(xiàn)階段,建筑產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級所帶來的更高要求,使得地產(chǎn)行業(yè)由原本的暴發(fā)式增長逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槠骄彴l(fā)展[1]。 這一時期也是整頓行業(yè)的最佳階段。 考慮到建筑行業(yè)的實際需求,合理的成本管控成為保障項目順利推進(jìn)的重要基礎(chǔ)[2]。 在保障建筑質(zhì)量的同時,追求更低的成本、更大的利潤空間也成為各大地產(chǎn)企業(yè)的主流發(fā)展方向[3]。 這就涉及工程造價控制的問題。 在傳統(tǒng)模式下,主要根據(jù)施工圖預(yù)算和竣工結(jié)算對工程成本進(jìn)行管控,但是由于施工階段存在工程變更、工程材料替換等問題[4],該方法對整個項目而言固化程度較高,并且存在較為明顯的被動性[5]。 為了更好地控制項目建設(shè)過程中影響造價的主觀因素和客觀因素,推出具有動態(tài)屬性的成本指標(biāo)管控措施很有必要[6]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)作為一種智能化程度較高的信息處理算法,將其應(yīng)用到項目工程造價控制中具有巨大的開發(fā)空間[7]。 為此,本文提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源發(fā)電項目工程造價控制方法,并以實際項目工程為例,分析和驗證了本文方法的應(yīng)用效果。

2 新能源發(fā)電項目工程造價控制方法設(shè)計

2.1 項目工程造價指標(biāo)的選取

在選取項目工程造價指標(biāo)的過程中,本文充分考慮了實際項目建設(shè)過程中施工圖設(shè)計階段限額指標(biāo)與實際工程量之間的差異。 其中,加入考量的因素主要包括材料損耗、人工費(fèi)和機(jī)械費(fèi)用、施工水平。 在選取項目工程造價指標(biāo)前需要明確的是,建設(shè)項目各個分部分項工程對應(yīng)的造價無法在施工圖設(shè)計階段限額指標(biāo)體系中實現(xiàn)完全覆蓋。 這意味著設(shè)計施工圖階段的限額指標(biāo)與項目工程的實際費(fèi)用開銷之間是以非線性的關(guān)系存在的。 針對該問題,為了確保后續(xù)造價控制的合理性,本文選取項目工程造價指標(biāo)的原則為指標(biāo)與項目工程的實際開銷之間存在函數(shù)關(guān)系。 以此為基礎(chǔ),項目工程造價指標(biāo)按照新能源發(fā)電項目工程的實際情況分為三類,其中共涵蓋 10 個指標(biāo),具體如表 1 所列。

如表 1 所列,本文選取的項目工程造價指標(biāo)分為主體結(jié)構(gòu)、粗裝結(jié)構(gòu)和安裝結(jié)構(gòu)三類。 其中,主體結(jié)構(gòu)的造價指標(biāo)主要包括基礎(chǔ)建筑材料;粗裝結(jié)構(gòu)的造價指標(biāo)主要包括基礎(chǔ)建筑裝置;安裝結(jié)構(gòu)的造價指標(biāo)主要包括發(fā)電相關(guān)裝置。 通過該方式,可以確保項目工程造價指標(biāo)能夠?qū)崿F(xiàn)對實際項目建設(shè)開銷全覆蓋以及控制結(jié)果的可靠性。

以此為基礎(chǔ),本文對新能源發(fā)電項目工程造價進(jìn)行相應(yīng)的控制。

2.2 基于人 。 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的造價控制

以上文所述的項目工程造價指標(biāo)為基礎(chǔ),本文利用 ANN 實現(xiàn)對新能源發(fā)電項目工程造價的控制,為此構(gòu)建的 ANN 如圖 1 所示。按照圖 1 所示的方式,在對新能源發(fā)電項目工程造價控制階段,首先對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化處理。 其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)以實際的項目工程造價指標(biāo)參量為基準(zhǔn)進(jìn)行選擇,使隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)與之保持一致。 為了確保各個指標(biāo)在造價中的影響分析結(jié)果具有更高的合理性,設(shè)置初始化輸入層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值為 Wij,隱含層對項目工程造價指標(biāo)參量 xij的計算階段經(jīng)輸出層輸出,具體的計算方式為:

按照上述方式計算,若輸出層輸出結(jié)果與預(yù)期造價之間差值在工程允許范圍內(nèi),則將其作為控制結(jié)果,否則重復(fù)上述操作,直至符合造價要求。

3 應(yīng)用測試與分析

3.1 項目工程概況

本文進(jìn)行成本控制的新能源項目在實施過程中,要求貫徹落實科學(xué)造價管理理念,在加強(qiáng)對通用性問題分析的基礎(chǔ)上,對工程造價進(jìn)行控制管理。 項目預(yù)計在 5 個月內(nèi)建成投產(chǎn),項目類型屬于國電電力新能源二期工程,工程位于所在區(qū)域的偏北側(cè),其最高海拔為 1620m,最低海拔為 1500m,平均海拔為 1560m,整體呈現(xiàn)出較為明顯的山地地形特征。 發(fā)電項目的總裝機(jī)容量為 500MW,12 臺 UP2000-121 風(fēng)機(jī)聯(lián)合作為發(fā)電動力裝置。 另外,項目中還包括一座 110kV的升壓站以及 1 臺容量為 500MVA 的主變壓器。 在此基礎(chǔ)上,為其配套了對應(yīng)的電氣附屬裝置,并且后續(xù)為了順利進(jìn)行辦公,建立了一座綜合樓。 在建設(shè)初期,項目工程批復(fù)的資金總額為 3540 萬元。 以該項目為實際工程,采用本文方法對其實施造價控制。

3.2 造價控制效果分析

在工程不斷推進(jìn)的過程中,將項目分為 8 個子施工項目,對其具體的成本開銷進(jìn)行統(tǒng)計,并計算出截至項目竣工的總造價,得到的結(jié)果如表 2 所列。

從表 2 可以看出,在本文設(shè)計的新能源發(fā)電項目工程造價控制方法下,項目工程的單位容量造價值與目標(biāo)值之間的誤差基本穩(wěn)定在 2.00%以內(nèi)。其中,最大誤差僅為 2.02%。 對具體的造價進(jìn)行分析,實際單位容量造價值均值為 288. 82 元 / kVA,與目標(biāo)單位容量造價值 290.00 元 / kVA 相比,降低了 1.18 元 / kVA,并出現(xiàn)造價低于預(yù)期的情況。 測試結(jié)果表明,本文設(shè)計的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源發(fā)電項目工程造價控制方法可以實現(xiàn)對工程造價的有效控制,對應(yīng)的控制結(jié)果與預(yù)期造價具有較高的一致性。

4 結(jié)束語

受實際施工條件以及偶然因素的影響,項目工程造價超出預(yù)期的情況時有發(fā)生。 此時,實施科學(xué)、有效的造價控制措施成為保障工程順利竣工的重要基礎(chǔ)。 本文設(shè)計的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源發(fā)電項目工程造價控制方法,確保了工程的實際開銷與預(yù)期造價保持較高的一致性。 借助本文的研究,希望可以為相關(guān)發(fā)電項目工程的造價控制問題提供可參考的解決方案。

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