基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法

摘要 傳統的造價分析方法往往基于歷史數據和經驗估算，難以準確反映當前工程的實際情況和未來發展趨勢。傳統方法的精度受到多種因素的影響，如數據收集的完整性、估算人員的經驗水平、工程變更等。因此，現提出基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法。首先，該方法通過決策樹算法選取路橋工程造價影響特征集，進而對路橋工程全生命周期造價數據進行聚類，其次，構建了路橋工程全生命周期造價估算模型，確保模型能夠準確反映實際情況，并為決策者提供可靠的造價估算，最后，通過構建決策樹模型，實現對路橋工程全生命周期造價的分析與預測。試驗結果表明：基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法相較于傳統造價預測方法在實際工程應用中更具可行性，為路橋工程的項目決策、成本控制和造價管理提供有力支持。

關鍵詞 全生命周期造價；路橋工程；工程造價分析；決策樹算法

中圖分類號 D26.4 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）18-0182-03

0 引言

隨著科技的發展和社會的進步，路橋工程作為基礎設施建設的核心組成部分，其全生命周期造價管理的重要性日益凸顯。全生命周期造價管理是一種全面的、系統性的工程項目管理方法，旨在從項目規劃、建設、維護等各個階段進行成本控制和優化。特別是在路橋工程中，由于涉及資金巨大、技術復雜等特點，實施有效的全生命周期造價管理對于提高項目經濟效益、保障工程質量、降低風險等方面具有深遠意義。傳統造價預測方法主要基于統計分析和類比推理，對數據的依賴度較高，但可能受限于數據的時效性和準確性，往往缺乏靈活性和自適應性，難以應對復雜多變的工程環境和要求。決策樹算法作為一種常見的機器學習算法，以其直觀易懂、能夠處理非線性關系等優點，在多個領域得到了廣泛應用。在路橋工程全生命周期造價分析與預測中，決策樹算法可以有效地整合工程項目的歷史數據、實時數據以及專家經驗，構建出科學的決策模型，為項目管理者提供決策支持。該文將對決策樹算法的基本原理及其在造價管理中的應用進行概述。其次，結合路橋工程的特點，分析如何利用決策樹算法進行全生命周期造價分析與預測。最后，通過實例驗證該方法的可行性和有效性，以期為路橋工程領域的造價管理提供新的思路和方法[1]。

1 基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法的設計

1.1 基于決策樹算法選取路橋工程造價影響特征集

決策樹算法是一種逼近離散函數值的方法，也是一種典型的分類方法。它能夠對未知類別的數據進行分類，在路橋工程全生命周期造價分析中，決策樹算法可以用于預測和估算不同階段的造價，幫助決策者更好地控制和管理項目成本[2]。

首先，該文基于決策樹算法進行路橋工程全生命周期造價數據聚類。一般情況下，當聚類結果中孤類點越少，得到的聚類結果就越好。采用離差方和法對路橋工程項目的全生命周期成本數據進行聚類，其基本思路是對同一樣本中差異方和增幅最小的兩個樣本進行合并[3]，其詳細步驟如下：

通過以上步驟，得到了路橋工程造價影響特征集，完成了決策樹模型建立的首要步驟[5]。在路橋工程全生命周期造價分析中，決策樹算法的應用可以分為兩個主要步驟：決策樹的生成和決策樹的剪枝。通過訓練樣本集生成決策樹，這個過程主要是利用歷史數據和現有知識來構建決策樹模型。其次，使用測試數據集對所產生的決策樹進行了檢測、校準和修改，重點是校驗在決策樹形成過程中出現的基本規則，nfK2nge/J3mXq8yBEERQKipIEvK9XpFnr79j1Vul7Cw=并把一些影響估計精度的叉狀分枝給刪掉[6]，從而得到更精確、更可靠的決策樹模型。

1.2 構建路橋工程全生命周期造價估算模型

全生命周期造價就是在路橋建設的過程中，以降低工程成本為目標的一種優化思路與方法。從整個工程的全生命周期觀點來看，它的基本思路就是要把一個工程的建設前期費用、建設期費用和維護期費用進行全面的考慮，從而盡可能地降低工程造價[7]。在構建決策樹時，通常采用自頂向下的貪婪搜索策略，從根節點開始，選擇最優屬性進行劃分，然后遞歸地構建子樹，直到滿足停止條件為止。在路橋工程全生命周期造價分析中，可以根據具體的數據特點和問題需求選擇合適的算法進行建模[8]。

將上述數據導入數據倉庫中，并執行一系列針對實用招標數據的操作，包括導入、清理、選擇以及集成。這些步驟旨在確保數據的準確性和一致性，從而能夠確定目標數據集中存在的條件和決策標底屬性[9]。需要注意的是，路橋工程全生命周期造價的分析與估算是一個復雜而動態的過程。隨著項目的推進和市場環境的變化，需要不斷更新和優化估算模型，以確保預測結果的準確性和適用性。此外，不同項目的特點和需求可能有所不同，因此在實施時需要根據具體情況進行定制和調整。

構建路橋工程全生命周期造價估算模型是一個迭代的過程，需要不斷地調整和優化。重要的是確保模型能夠準確反映實際情況，并能夠為決策者提供可靠的造價估算[10]。

1.3 實現路橋工程全生命周期造價的分析與造價

利用上述章節建立的路橋工程全生命周期造價估算模型，實現了對每個階段的造價進行預測和分析，同時，綜合考慮了所有階段的造價，得出全生命周期的造價估算[11]。

利用了給定的路橋工程全生命周期造價預測訓練數據（xi，mi），其中i從1～u變化，完成構建決策樹模型進行分析與預測橋梁工程的造價。

這一流程包含以下關鍵步驟：

（1）采用樣本聚類算法對橋梁工程的歷史數據進行預處理，從而構建一個影響因素集。

（2）選取這些影響因素來形成訓練與預測數據集。然后，利用訓練集對決策樹模型進行訓練，同時，劃分出路橋工程項目全生命周期造價的三個階段，使其能夠分析并預測路橋工程全生命周期的造價。該文劃分的路橋工程項目全生命周期造價的三個階段示意圖如圖1所示[12]。

（3）在實際應用中，根據具體的路橋工程情況，合理設置決策樹算法的參數，以獲得最優的造價分析與預測結果。

（4）通過上述流程，能夠實現對橋梁工程全生命周期造價的精確分析與預測。

總的來說，決策樹算法在路橋工程全生命周期造價分析與預測中具有重要的應用價值。通過構建決策樹模型，可以對不同階段的造價進行預測和估算，幫助決策者更好地了解和控制項目成本。同時，決策樹算法還可以提供可視化的決策支持工具，幫助決策者更好地理解項目成本和風險情況，從而作出更明智的決策。

2 試驗測試與分析

在試驗測試之前，需要一些準備工作，保證本次試驗的準確性。

2.1 試驗準備

決策樹算法在路橋工程全生命周期造價分析與預測中具有廣泛的應用，該文基于決策樹算法進行了路橋工程的造價預測方法設計。因此，為驗證該文提出的基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法具有較高的可行性，現提出試驗測試。

該試驗旨在探究決策樹算法在路橋工程全生命周期造價分析與預測中的有效性，為路橋工程的項目決策、成本控制和造價管理提供有力支持。以A省某高速工程項目的50處橋梁位置數據組成試驗數據集，試驗收集并整理工程項目從前期規劃、建設階段到運營與維護階段的成本數據，包括建設成本和運營維護管理成本等。通過對這些數據的細致分析，可以分析出每個工程每公里的造價，并確定主要工程的成本構成。試驗過程整體選用Matlab軟件為本次試驗的測試平臺，在軟件中導入A省某高速工程項目的橋梁位置數據，并整合從前期規劃到運營維護各階段的成本信息。軟件基于決策樹算法，對工程造價影響特征集進行選擇，并構建全生命周期造價估算模型。在測試過程中，需在該工程數據集中隨機抽取8個工程作為測試樣本，并分別對其進行該文方法與傳統造價預測方法的測試，隨機抽取的8個路橋工程的因素特征如表1所示。

2.2 試驗結果與分析

根據上述測試準備，現對8個路橋工程進行兩種方法的造價預測并與實際工程使用成本進行對比，驗證該文方法的有效性，測試結果如表2所示。

根據上述測試可以看出，該文提出的基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法相較于傳統造價預測方法在實際工程的造價預測中具有較高的可行性，能夠為路橋工程的項目決策、成本控制和造價管理提供有力支持。

然而，在實際應用中，還需要進一步考慮數據質量、特征選擇等因素對模型性能的影響，以提高模型的預測精度和泛化能力。

3 結束語

該文提出的基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法，不僅為路橋工程的決策提供了有力支持，也為相關領域的研究提供了新的思路。該文方法通過決策樹算法對路橋工程全生命周期造價進行建模與分析，有效地解決了傳統方法中存在的數據量大、計算復雜等問題。在實際應用中，該方法可以實現對路橋工程全生命周期造價的快速、準確預測，為項目的投資決策、風險管理等方面提供了科學依據。然而，需要注意的是，任何一種方法都有其局限性和不足之處。基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法在實際應用中仍需要不斷地完善和優化。后續將進一步深入研究決策樹算法的優化策略，以提高其預測精度和穩定性。同時，也將探索與其他先進算法的結合，以形成更加完善、全面的路橋工程全生命周期造價分析與預測體系。總之，基于決策樹算法的路橋工程全生命周期造價分析與預測方法為路橋工程領域帶來了新的機遇和挑戰，該方法將會在更多領域得到應用和推廣，為路橋工程的發展作出更大的貢獻。

參考文獻

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