大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制方法分析

隨著大數(shù)據(jù)技術的飛速發(fā)展，工程造價行業(yè)也全面進入大數(shù)據(jù)時代。工程造價控制是鐵路企業(yè)工程管理的重要組成部分，其效果直接影響著工程項目的社會效益和經(jīng)濟效益。因此，鐵路企業(yè)必須加強大數(shù)據(jù)技術在工程造價控制中的應用。本文分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制的理論基礎及其面臨的挑戰(zhàn)，提出了具體的工程造價控制方法，并以某高鐵項目為例，展示了大數(shù)據(jù)技術在鐵路企業(yè)工程造價控制中的具體應用，旨在為提高工程造價控制的效率和準確性，推動工程造價行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供一些有益參考。

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制的理論基礎

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，鐵路企業(yè)可以充分利用大數(shù)據(jù)技術，采集、存儲、分析和應用工程造價數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對工程造價的精準控制。具體來說，通過處理和分析大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù)，鐵路企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，極大地提高工程造價控制的效率和準確性，為自身的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。通過大數(shù)據(jù)平臺和工具，鐵路企業(yè)可以實時采集、存儲和管理工程造價相關文件，包括設計圖紙、招標文件、材料清單、人工費清單、機械費清單等。在鐵路企業(yè)工程造價控制中，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往難以有效處理數(shù)量巨大且種類繁多的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)技術不僅能夠高效處理海量數(shù)據(jù)，還能夠從中提取有用的信息。

另外，鐵路企業(yè)可以借助數(shù)據(jù)挖掘理論，對工程造價數(shù)據(jù)進行識別、分析和檢測，更好地理解工程造價的變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)和解決工程造價控制中的問題，從而提高工程造價控制水平。同時，鐵路企業(yè)可以基于機器學習理論，建立工程造價預測模型，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)預測未來的工程造價情況，編制更加精細的預算，有效控制工程造價；優(yōu)化工程造價控制流程，增強工程造價控制效果，確保項目順利進行，實現(xiàn)成本控制目標。例如，鐵路企業(yè)可以利用機器學習算法，實時監(jiān)控和跟蹤施工進度與成本，及時發(fā)現(xiàn)并化解造價風險。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制面臨的挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，鐵路企業(yè)在工程造價控制方面面臨諸多挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）鐵路工程建設過程中會產(chǎn)生數(shù)量巨大且種類繁多的造價數(shù)據(jù)，這給鐵路企業(yè)帶來了巨大 的數(shù)據(jù)分析和管理壓力。一方面，部分鐵路企業(yè)尚未建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，導致數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊，這加大了數(shù)據(jù)整理和分析的難度。另一方面，部分鐵路企業(yè)缺乏先進的數(shù)據(jù)存儲和處理技術，難以有效存儲和處理龐大的數(shù)據(jù)，從而影響了數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。

（2）在施工過程中，鐵路工程項目的造價數(shù)據(jù)會隨著工程建設進度的推進而不斷更新，如材料價格波動、人工成本變化等。在這種情況下，部分鐵路企業(yè)難以實時采集、更新和分析這些數(shù)據(jù)，導致造價控制策略滯后而無法及時應對市場變化和相關風險。同時，由于工程造價數(shù)據(jù)中存在大量的冗余和無用信息，如重復數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)等，部分鐵路企業(yè)難以及時清洗和提取這些數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)的真實性和完整性不足，從而影響了數(shù)據(jù)分析結果的可靠性。

（3）鐵路工程建設容易受工程規(guī)模、地理環(huán)境、人力資源等各種復雜因素的影響，造價控制難度較大。例如，不同地區(qū)的人力成本、材料價格、施工條件等存在差異，工程造價也會有所不同。傳統(tǒng)的造價控制方法主要依靠經(jīng)驗和定額，沒有充分考慮不同項目的特殊性，導致造價控制效果不佳。同時，傳統(tǒng)的造價控制方法通常采用統(tǒng)一的標準和模式，無法針對不同項目的具體情況采用個性化的造價控制策略。這使得在面對不同地區(qū)、不同規(guī)模的鐵路工程時，傳統(tǒng)的造價控制方法難以滿足工程實際需求。此外，鐵路工程項目建設周期長，涉及的利益相關方眾多，鐵路企業(yè)需要協(xié)同多方進行造價控制。然而，在傳統(tǒng)的管理模式下，信息傳遞不及時、不準確的情況時有發(fā)生，這可能導致企業(yè)決策失誤和工程造價增加。

三、大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制的方法

（一）樹立正確的工程造價控制理念

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資源。通過收集、分析和應用海量的數(shù)據(jù)，鐵路企業(yè)可以準確把握工程造價的動態(tài)變化，從而做出更精準的決策。因此，鐵路企業(yè)應樹立數(shù)據(jù)驅動理念，以數(shù)據(jù)為基礎，充分利用前沿技術，實現(xiàn)工程造價控制的智能化。

在工程造價控制全過程中，鐵路企業(yè)不僅需要高效處理造價數(shù)據(jù)，還需要融合相關的管理理論和實踐經(jīng)驗。因此，在設計工程造價控制方法時，鐵路企業(yè)應樹立全面融合理念，將大數(shù)據(jù)技術與工程造價控制理論、實踐經(jīng)驗結合，構建統(tǒng)一的工程造價控制體系。

同時，開放共享的工程造價數(shù)據(jù)平臺可以促進工程造價數(shù)據(jù)的共享和應用。通過與外部機構、合作伙伴共享數(shù)據(jù)資源，鐵路企業(yè)可以獲得更多的信息支持，從而提高工程造價控制水平。因此，鐵路企業(yè)應樹立開放共享理念，扎實推進工程造價數(shù)據(jù)在利益相關方中的傳遞和共享。

另外，在大數(shù)據(jù)技術不斷發(fā)展的當下，鐵路企業(yè)需要不斷更新工程造價控制方法，以適應持續(xù)變化的市場和技術環(huán)境。

（二）搭建統(tǒng)一的工程造價控制框架

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，鐵路企業(yè)工程造價控制框架應涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和決策支持等環(huán)節(jié)。從工程建設各個環(huán)節(jié)采集造價數(shù)據(jù)是鐵路企業(yè)工程造價控制的基礎。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法采集到的數(shù)據(jù)往往夾雜著許多不準確的數(shù)據(jù)，需要進行清洗、去噪、標準化等預處理。鐵路企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等技術進行數(shù)據(jù)預處理，以保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性；利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法等技術，細致分析造價數(shù)據(jù)，總結造價數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。同時，統(tǒng)計分析、關聯(lián)分析、聚類分析、預測分析等數(shù)據(jù)分析手段也可以為鐵路企業(yè)工程造價控制提供支持。此外，通過可視化分析、情景分析、仿真分析等技術手段，鐵路企業(yè)可以做出更加明智的決策，增強工程造價控制效果。

（三）設計合理的工程造價控制機制

通過建立工程造價預測模型，鐵路企業(yè)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前情況，預測未來工程項目的造價變化趨勢，為決策提供科學依據(jù)。同時，工程造價預測模型的種類較多，包括回歸分析模型、時間序列分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等，鐵路企業(yè)需要根據(jù)不同的應用場景，綜合考慮各種因素，選擇最合適的預測模型，以提高工程造價控制的效率和準確性。

同時，鐵路企業(yè)需要根據(jù)工程項目實際情況，采用智能匹配算法，為工程項目匹配最優(yōu)的造價控制策略。常見的智能匹配算法包括專家系統(tǒng)、遺傳算法、粒子群算法等。這些算法能夠綜合考慮各種因素的影響，找到最適合當前工程項目的造價控制策略，幫助鐵路企業(yè)降低工程成本，提高項目的經(jīng)濟效益，從而為鐵路企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

此外，在工程項目實際建設過程中，鐵路企業(yè)需要建立動態(tài)調(diào)整機制，及時調(diào)整工程造價控制策略，以更好地應對不斷變化的施工環(huán)境。在建立動態(tài)調(diào)整機制的過程中，鐵路企業(yè)可以采用反饋控制、自適應控制等方法，根據(jù)實時數(shù)據(jù)和反饋信息對工程造價控制策略進行調(diào)整，保證工程造價控制的及時性和有效性。

（四）實施工程造價區(qū)間智能組合預測

工程造價區(qū)間智能組合預測是一種基于大數(shù)據(jù)技術的工程造價預測方法。該方法是指利用多種預測模型預測工程造價，并在得到多個預測值后，利用智能組合算法對這些預測值進行組合，得出工程造價的區(qū)間預測結果，從而提高預測結果的準確性和可靠性。

鐵路企業(yè)需要收集歷史工程造價數(shù)據(jù)，綜合考慮影響工程造價的因素，如工程規(guī)模、材料成本、人工費用、施工周期等，并利用多種預測模型對歷史工程造價數(shù)據(jù)進行訓練，從而發(fā)現(xiàn)工程造價的變化規(guī)律和趨勢。同時，訓練效果顯著的預測模型能夠對新的工程項目進行造價預測，從而得到多個預測值。

鐵路企業(yè)可以使用加權平均法、模糊綜合評價法、遺傳算法等智能組合算法將這些預測值組合，得到工程造價的預測結果。需要注意的是，鐵路企業(yè)在選擇智能組合算法時應考慮具體的情況和需求。例如，鐵路企業(yè)可以采用加權平均法對多個預測值進行加權平均處理，再根據(jù)各個預測模型的性能和準確性來確定權重；采用模糊綜合評價法將多個預測值進行模糊化處理，再運用模糊邏輯運算得出最終的預測結果；通過模擬生物進化過程，進行交叉、變異等操作，優(yōu)化預測結果組合方式，從而得到最優(yōu)的工程造價。

四、大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制方法的具體應用——以某高鐵項目為例

（一）項目背景

以某高鐵項目為例，該高鐵線路全長約為300 km，基礎工程包括橋梁、隧道、路基等。該項目建設周期較長，施工環(huán)境復雜，造價控制難度極大。因此，傳統(tǒng)的人工統(tǒng)計和分析方法存在諸多局限性，難以滿足該項目復雜的數(shù)據(jù)處理需求，導致造價控制精度不足，無法有效應對項目風險。

（二）大數(shù)據(jù)技術應用方案

在該高鐵項目建設過程中，鐵路企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術構建了集數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、應用于一體的工程造價控制平臺，實現(xiàn)了對工程造價數(shù)據(jù)的全流程管理，提升了造價控制的精度和效率。該工程造價控制平臺具有以下功能。

1.數(shù)據(jù)采集與存儲功能

該工程造價控制平臺嵌入了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，能夠確保所有造價數(shù)據(jù)格式一致，便于鐵路企業(yè)進行數(shù)據(jù)整合和分析；采用了云存儲技術，能夠高效存儲和管理海量工程造價數(shù)據(jù)；采用了物聯(lián)網(wǎng)技術，能夠實時采集施工現(xiàn)場的數(shù)據(jù)，如材料消耗量、人工工時、機械作業(yè)量等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的自動化。

2.數(shù)據(jù)預處理功能

該工程造價控制平臺能夠對采集到的數(shù)據(jù)自動進行清洗、去噪、標準化等預處理，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量；利用數(shù)據(jù)集成技術，將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起，形成了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，便于鐵路企業(yè)進行綜合分析；自動對數(shù)據(jù)進行分類和標記，便于鐵路企業(yè)后續(xù)分析和應用。

3.數(shù)據(jù)分析與應用功能

該工程造價控制平臺能夠利用數(shù)據(jù)挖掘技術，分析歷史工程造價數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)造價變化規(guī)律和趨勢，建立造價預測模型；利用機器學習算法，對工程項目進行風險評估，識別潛在的造價風險，并提供相應的風險應對策略；利用可視化分析技術，將復雜的造價數(shù)據(jù)直觀地展示出來。

（三）具體實踐

在該高鐵項目建設過程中，鐵路企業(yè)利用歷史工程造價數(shù)據(jù)，結合影響造價的各種因素，如材料價格、人工成本、施工周期等，構建了基于機器學習算法的工程造價預測模型。通過模型訓練和驗證，該工程造價預測模型準確預測了未來工程項目的造價，為項目決策提供了科學依據(jù)。具體而言，鐵路企業(yè)通過將影響造價的各種因素（包括工程規(guī)模、工程類型、施工環(huán)境、材料價格、人工成本、機械費等）作為模型的輸入，將歷史工程造價數(shù)據(jù)作為模型的訓練樣本，對模型進行訓練，使模型能夠自動學習和識別數(shù)據(jù)中的規(guī)律與趨勢，預測工程造價的區(qū)間值。基于模型預測結果，鐵路企業(yè)提前預估了工程造價，制訂了合理的預算方案，有效避免了造價超支風險。

五、結語

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，鐵路企業(yè)需要將傳統(tǒng)工程造價控制方法與大數(shù)據(jù)技術深度融合，為工程造價控制提供新的思路，并遵循“數(shù)據(jù)驅動、全面融合、開放共享、持續(xù)改進”原則，搭建集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和決策支持等于一體的工程造價控制框架，設計工程造價預測模型、智能匹配算法、動態(tài)調(diào)整機制等，以實現(xiàn)對工程造價的精準控制，提高工程項目的社會效益和經(jīng)濟效益。

（作者單位：中鐵第五勘察設計院集團有限公司）