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浅谈建筑工程施工成本控制的实际问题和相关对策摘要：施工成本控制，涉及到项目实施的整个过程和许多问题，从招投标中标签约开始，接下来施工前的准备、现场施工直至竣工验收，其间涉及有关成本的预测、计划、核算、分析和考核几大成本管理任务，具体内容和操作步骤比较复杂，管理流程较长。
如果能合理开展，将会降低工程成本，创造良好经济效益，同时完善成本管理制度，提高成本核算水平，为施工企业今后的成本管理积累宝贵经验。
关键词：成本控制；工程项目工程造价的快速估算具体是指在最短的时间内制定出具有一定准确性的工程造价数据，这些数据一般用于投资决策以及方案比较。
这此数据一般用于投资决策以及方案比较。
做好工程造价的快速估算工作是整个建设工程项目中的关键。
对工程造价的快速估算一般是在研究项目的可行性阶段以及施工图纸完工之前进行。
由于估算项目的条件存在一定的差异，有的时候只有大概的构思和有的时候也有比较详细的设计资料，因此，要根据这些不确定条件，学会进行不同精度的估算。
一、工程造价估算所谓工程造价估算就是采用某种方法针对工程造价做出一个预先估算。
由于建筑于对工程造价做出一个预先估算。
由于建筑工程本身存在一定的多样性、复杂性以及单体性等特点，并在一定程度上比较依赖建筑地点，所有的建筑工程都是不相同的，因此，建筑工程不能按整个产品来确定价格，也不能成批量的生产。
在对建筑工程的造价进行估算时，应该做到综合化、具体化、系统化的考虑。
在对建筑工程的造价进行估算过程中，首先要对整个建筑工程进行科学分析，充分考虑建设者地点、建设时间以及整体结构等条件对造价产生的影响，并使这此条件之间形成总体的平衡，这就是所谓的综合化。
具体化一般中，通过将整体的建筑工程划分为分部分项工程，然后计算出每个分部分项工程的成本费用，再加以综合就形成了整个建筑工程的成本费用。
系统化具体是指为了提高建筑工程造价的有效估计，通过建立准确、完善的估测系统，严格控制建筑工程造价的估算过程、估算准确度以及估算数据采集。
关于建筑工程造价快速估算的若干思考【摘要】近年来，由于我国建筑行业的经营方式改革的不断深入，建筑工程招投标得到了落实，并形成一定的规范化。
在投标过程中是否能对工程造价进行准确快速的估算是影响中标结果的重要原因，也是评标过程中必须充分考虑的原因。
对工程造价的准确快速的估算在建筑工程的立项、评估以及投资控制中也起着重要作用。
因此，对工程造价的快速估算已经成为目前建筑工程管理中的重要问题。
本文对建筑工程造价的快速估算问题作出了科学仔细的分析。
【关键词】建筑工程；造价；快速估算；管理工程造价的快速估算具体是指在最短的时间内制定出具有一定准确性的工程造价数据，这些数据一般用于投资决策以及方案比较。
做好工程造价的快速估算工作是整个建筑工程项目中的关键。
对工程造价的快速估算一般是在研究项目的可行性阶段以及施工图纸完工之前进行。
由于估算项目的条件存在一定的差异，有的时候只有大概的构思和建设规模，有的时候只有大致的方案草图，有的时候也有比较详细的设计资料，因此，要根据这些不确定条件，学会进行不同精度的估算。
一、工程造价估算所谓工程造价估算就是采用某种方法针对工程造价做出一个预先估算。
由于建筑工程本身存在一定的多样性、复杂性以及单体性等特点，并在一定程度上比较依赖建筑地点，所有的建筑工程都是不相同的，因此，建筑工程不能按整个产品来确定价格，也不能成批量的生产。
在对建筑工程的造价进行估算时，应该做到综合化、具体化、系统化的考虑。
在对建筑工程的造价进行估算的过程中，首先要对整个建筑工程进行科学分析，充分考虑建设地点、建设时间以及整体结构等条件对造价产生的影响，并使这些条件之间形成总体的平衡，这就是所谓的综合化。
具体化一般是指在对建筑工程的造价进行估算的过程中，通过将整体的建筑工程划分为分部分项工程，然后计算出每个分部分项工程的成本费用，再加以综合就形成了整个建筑工程的成本费用。
系统化具体是指为了提高建筑工程造价的有效估计，通过建立准确、完善的估测系统，严格控制建筑工程造价的估算过程、估算准确度以及估算数据采集。
工程造价预测模型与算法的改进研究随着社会的发展和建设的不断推进，工程造价预测成为了一个重要的问题。
准确地预测工程造价，对于项目的顺利进行和成本控制至关重要。
因此，研究和改进工程造价预测模型和算法成为了一个迫切的需求。
一、传统工程造价预测模型的局限性传统的工程造价预测模型主要基于统计方法和经验公式，其预测结果往往存在一定的误差。
这是由于传统模型无法充分考虑到工程项目的复杂性和不确定性所导致的。
此外，传统模型对于工程项目的特征和变量的选择也存在一定的主观性，缺乏科学性和客观性。
二、机器学习在工程造价预测中的应用机器学习作为一种新兴的技术手段，为工程造价预测带来了新的思路和方法。
通过对大量的历史数据进行学习和训练，机器学习算法可以自动地发现数据中的规律和关联性，并基于这些规律进行预测。
与传统模型相比，机器学习算法具有更高的准确性和预测能力。
三、改进工程造价预测模型的方法为了改进工程造价预测模型，可以从以下几个方面进行研究和改进：1. 数据预处理：在使用机器学习算法进行预测之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
通过对数据的预处理，可以提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 特征选择：在建立工程造价预测模型时，选择合适的特征对于模型的准确性至关重要。
传统方法往往依赖于经验和专业知识进行特征选择，而机器学习算法可以通过特征选择算法自动地选择最优的特征。
这样可以减少特征的冗余和噪声，提高模型的泛化能力。
3. 模型选择：在进行工程造价预测时，可以选择不同的机器学习算法进行建模。
常用的算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
根据具体的问题和数据特点，选择合适的算法进行建模可以提高预测的准确性。
4. 模型评估：在建立工程造价预测模型之后，需要对模型进行评估和验证。
常用的评估指标包括均方根误差、平均绝对误差等。
通过对模型的评估，可以判断模型的准确性和稳定性。
四、案例分析以某高速公路建设项目为例，通过收集大量的历史数据，使用机器学习算法进行工程造价预测。
阐述建筑工程造价预算的几点思考摘要：随着我国市场经济体制不断发展，建筑行业已经成为我国国有经济效益获取的重要支柱产业。
在建筑工程运行的过程中，建筑工程造价预算已经成为控制工程资金的主要手段，因此，本文对建筑工程造价预算中常见的问题进行分析，并相应的提出对策。
关键词：建筑工程；施工预算；资金控制建筑工程造价预算是建筑工程价值的货币表现，是以货币的形式来反映出建筑工程施工活动中耗用的费用总和。
建筑工程造价预算在进行建筑过程中起到了承上启下的作用，在工程造价管理中具有举足轻重的作用。
随着我国市场体制的不断变化，建筑工程在实施过程中受到了各个因素的影响，在进行造价预算期间，经常会出现与现实预算产生偏差的现象出现，很明显不利于建筑工程的实施。
所以，要经常性的对建筑工程造价预算进行深入的研究和分析，从而有效的控制建筑工程造价预算。
建筑工程造价预算是整个建筑工程项目进行有效控制的重要手段，是建筑工程招标和投标的重要依据。
根据当前我国的现实情况，在加入世界国际贸易组织以后，提高建筑工程造价预算，是建立高效建筑市场的一个重要措施。
一、建筑工程造价预算中常见问题1、建筑工程造价预算定额的问题在建筑工程造价预算过程中，经常会出现借用定额的现象。
所谓的定额就是在合理的劳动组织和合理的使用材料和机械的条件下，预先完成单位合格产品的消耗资源数量的标准。
在进行借用定额的过程中，势必会给建筑施工企业带来一定程度的影响。
因此，要根据现实情况，对定额的使用进行有针对性的制定出相应的措施。
对于各个区域以及施工内容的不同，对定额要进行适当的做出调整，能够使经济效益得到有效的提高。
2、建筑企业员工的工资较低就我国当前的市场经济状况来看，建筑行业的人工工资与其他的行业相比较，普遍来讲还是比较低的。
但是，伴随着我国经济体制的改革与发展，建筑行业应该逐渐的将人工工资进行上调，这样能够有效的促进工人的工作积极性和创造性。
如果始终保持在低工资的水平上，会严重后果的影响工人的工作心态，致使建筑企业的经济效益逐渐降低，在市场竞争日益激烈的状态下，企业的生存就会出现明显的问题，最终导致建筑工程施工的质量不能够保证。
对工程造价的思考和建议干这行这么久，今天分享点工程造价的经验。
我觉得工程造价这一块，真的是看着简单，做起来很复杂。
刚入行的时候，我以为就是算算这个工程要花多少钱，那能有多难呢？结果一头扎进去才知道，这里面的门道太多了。
首先我觉得在做造价之前，一定要到现场去看个明白。
你要是就对着图纸算，那可不行。
我之前就吃过这个亏。
有个小工程，我看着图纸就开始做造价了，结果到了现场才发现有好多东西图纸上根本没体现。
比如说有些地下的管线，得挪位置，这就多出来一笔不小的费用。
从那以后我就知道了，不管多麻烦，一定得去现场勘测。
现场就像战场，你不去看看实际情况就盲目算账，那肯定得打败仗。
然后呢，跟各方面的人沟通也特别重要。
工程造价不是自己埋头就能算出个准数的。
你得和施工方沟通，他们可能会告诉你一些关于实际施工中的特殊情况，像材料的实际损耗比想象的大之类的。
我感觉和甲方沟通也很关键，甲方有的时候会提出一些特殊要求，这些都会影响造价。
我曾经遇到一个甲方，临时要改变一个房间的功能布局，那这整个造价就得重新核算。
所以要时刻保持和各方的联系，信息透明很重要。
我觉得数据的积累特别有用。
每做完一个项目，就把相关的数据整理出来，像材料的单价、不同类型工程的人工成本等等。
这就好比你要做菜，你得知道每种调料的大概价格，才能算出做这道菜的成本。
这些数据积累多了，以后做类似项目的时候心里就有谱了。
不过这种数据收集啊，也得不断更新，毕竟市场价格是一直在变的。
还有哦，我想起来了，对于各种造价软件的使用也不能小瞧。
我刚开始的时候觉得自己手工算得也挺好的，对这些软件爱搭不理的。
后来工作量越来越大，发现手工算不仅慢还特别容易出错。
所以一定要熟练掌握造价软件。
这就像原来你走路去远方，现在有了车你不用，傻啊。
当然软件也不是万能的，有的特殊算法和项目详细内容还是得靠自己把控。
另外，在整个造价过程中一定要细心再细心。
小数点一位的差错可能就会导致巨大的损失。
我见过同行因为一个不小心把总价少写了一个零，结果可想而知。
工程造价估算模型的建立与应用随着社会经济的发展和建筑工程数量的不断增加，工程造价估算显得尤为重要。
为了提高工程造价估算的准确性和效率，建立一个科学、合理的估算模型至关重要。
本文将探讨工程造价估算模型的建立过程，并讨论其在实际应用中的价值和意义。
一、工程造价估算模型的建立1. 数据收集与分析在建立工程造价估算模型之前，我们需要收集大量的数据，并对其进行分析。
这些数据包括工程项目的规模、材料价格、劳动力成本、设备费用等。
通过对数据的分析，我们可以获取一些关键性的信息，这有助于我们建立准确的估算模型。
2. 模型建立方法选择在建立工程造价估算模型时，我们可以选择不同的方法。
常用的方法包括统计学方法、装配式工程方法、成本指标法等。
根据不同的情况和需求，选择适合的方法是非常重要的。
3. 变量选择在建立估算模型时，我们需要确定哪些变量对于造价估算的影响最为显著。
这要求我们对工程项目有深入的了解，并结合实际情况来选择合适的变量。
通过准确定义和选择变量，我们可以提高模型的准确性和可靠性。
4. 模型参数估计在确定了模型的基本结构和变量之后，我们需要对模型的参数进行估计。
通过运用统计学的方法，我们可以对参数进行估计，并优化模型的表现。
这一步骤需要考虑到数据的分布、假设检验等因素，以保证估算结果的科学性和可靠性。
二、工程造价估算模型的应用1. 工程预算编制在工程项目的初期，通过应用已建立的工程造价估算模型，我们可以对项目的预算进行编制。
这对于项目的可行性评估和资金筹措至关重要。
通过准确的估算模型，我们可以预测项目的总造价，并为后续的工程决策提供参考。
2. 工程费用控制在工程项目的实施过程中，通过应用工程造价估算模型，我们可以对项目的费用进行控制。
通过不断地更新模型中的数据和参数，我们可以及时掌握项目的费用动态，及时进行调整和优化。
这有助于确保项目的质量和进度，并避免造价超支的风险。
3. 招标和合同管理在工程招标和合同管理中，工程造价估算模型也起到了重要的作用。
Doors&Windows 摘
基于市场经济背景
定额计价
3
当前
清单计价具有强制性
4
定额计价模式在最近几年使用中被人们认定存在弊病较工作人员需要依据
建筑规划与设计
117
2017.11
Doors&Windows
(
东北寒地要增加经济适应性技术策略(
综上所述
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对进行中震不屈服设计的结构模型采用等效弹性方法进
6
根据表
X向最大层间位移角1/3198X向最大层间位
移角的楼层号
26层
Y向最大层
间位移角
1/303
Y向最大层间位
移角的楼层号
38层
7
（
中震不屈服的规定受剪承载力验算满足高规中式。
（。
（。
（
（。
（。
（
]JGJ
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科学计价管理经验
[D].山东科技大学,2014.
建筑规划与设计118
2017.11。
工程造价估算模型在工程项目中，准确估算项目的造价显得尤为重要。
工程造价估算模型作为一种数学模型，能够帮助工程师和项目经理在项目计划阶段提供准确的造价估算结果，以支持决策制定和预算安排。
本文将探讨工程造价估算模型的原理和应用，并分析其在工程管理中的重要性和优势。
一、工程造价估算模型的原理工程造价估算模型通过收集和分析工程项目相关的信息，运用数学、统计学和经济学等方法，建立数学模型来预测项目的总造价。
该模型通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集与工程项目相关的数据，包括材料价格、劳动力成本、设备租赁费用等。
这些数据可以通过市场调研、历史数据分析等方式获取。
2. 参数设定：根据项目的具体情况和特点，确定适当的参数，如工期、项目规模、地理位置等。
这些参数对于准确的造价估算至关重要，需要根据实际情况进行调整。
3. 模型建立：基于收集的数据和设定的参数，建立数学模型。
常用的工程造价估算模型包括回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
这些模型根据不同的特点和应用场景，选择相应的方法进行建模。
4. 模型验证：利用历史数据或实际项目数据验证建立的模型。
通过与实际数据的对比，评估模型的准确性和可靠性，并对模型进行调整和优化。
5. 估算结果输出：根据建立的模型和验证结果，输出工程项目的造价估算结果。
通常包括项目总造价、材料成本、人工成本等详细信息，以供决策者参考。
二、工程造价估算模型的应用工程造价估算模型广泛应用于各类工程项目，包括建筑工程、电力工程、交通工程等。
它的应用主要体现在以下几个方面：1. 项目决策支持：工程造价估算模型能够为项目的投资决策提供科学依据。
通过准确的造价估算，可以帮助决策者评估项目的经济效益，并对项目的可行性进行评估。
2. 预算安排：工程项目在实施前需要进行预算安排，确保项目的资金需求得到满足。
工程造价估算模型可以帮助项目经理合理安排预算，控制项目成本，并提供预算控制的基准。
3. 风险管理：在工程项目中，不可预测的风险时常存在。
建筑设计参数分析模型下的工程造价估算探讨摘要：在建筑行业的不断发展过程中，招标投标体系得到了推广与完善，在这样的背景下，工程造价估算工作方式获得了优化与创新，有效提高了该项工作的效率与质量。
为此，本文就简单探讨了建筑设计参数分析模型下的工程造价估算，希望能够为相关实践工作提供一些参考。
关键词：建筑项目；工程造价；设计参数；估算引言：对于建筑工程的投资方与施工方来说，都希望可以通过合理的措施来做好成本控制工作，提高工程的经济效益。
工程造价估算作为控制成本的重要依据，如何提高工程造价估算的准确性是非常重要，除了在控制成本方面发挥着关键作用，也影响着建筑工程设计的科学性以及投资决策的合理性。
一、工程造价估算的重要性1.有利于成本的控制现如今，建筑市场竞争环境非常激烈，对于建筑企业来说要想获得更好地发展，就必须提高自己的核心竞争力，即就是在建筑工程中得到保证自己的经济效益，而这就需要有效控制建筑工程的成本。
在成本控制的过程中，造价估算的结果是一个重要的依据，一方面投资方可以根据实际的施工环节的不同，来更加精确控制成本，另一方面施工方可以结合造价估算的结果来指导成本控制，这样才可以帮助企业得到进一步的发展。
2.有利于投资决策的合理性在建筑工程的当中，工程总价估算是一项必须要进行的工作，所以如何快速、准备进行工程造价估算是需要投资者考虑的问题，通过有效的工程造价估算可以让投资者了解工程建设所需的资金，以及在投资后能够获得的经济效益，才可以让投资决策变得更加合理，保证投资人的利益。
3.筹集工程资金投资方在工程资金筹集的过程中，需要将工程估算的结果作为重要的根据。
有效的工程造价估算，可以让投资方获得准确的金额，为后续工程资金的筹集奠定良好的基础。
同时，通过金融机构进行贷款时，也需要利用工程造价估算的结果，来证明项目的偿还能力。
二、工程造价的估算模型1.定额法定额法，指的是将建筑工程造价估算划分分项工程的单价、分部工程以及工程量三个环节进行估算，利用乘积来得到最终的工程造价。
工程造价评估模型工程造价评估是指通过一定的方法和指标，对工程项目的成本进行量化和评估的过程。
在建设项目的规划、设计和实施过程中，工程造价评估模型扮演着重要的角色。
本文将介绍工程造价评估模型的概念、作用和应用，并探讨其在实际工程项目中的局限性和挑战。
一、概述工程造价评估模型是一种用于预测、估计或计算工程项目成本的数学模型或计算方法。
它基于项目的特征、规模、地理位置等因素，通过运用统计学、经济学、管理学等学科知识，对工程项目的成本进行科学、系统的预测和评估。
工程造价评估模型的应用可以帮助项目方制定合理的预算，指导决策和资源调配，从而实现工程项目的经济效益最大化。
二、作用1. 预测成本：工程造价评估模型可以通过对相关变量的分析和建模，对工程项目的成本进行预测。
预测成本的准确性可以提高项目方对项目成本的控制和管理能力。
2. 优化决策：工程造价评估模型提供了对不同决策方案成本的比较和评估。
项目方可以根据模型结果选择最经济、最合理的方案，从而优化决策过程。
3. 提高效率：通过工程造价评估模型，项目方可以在项目实施前对成本进行全面评估，及时发现潜在风险和问题，从而提高项目实施的效率和成功率。
三、应用1. 工程建设：工程造价评估模型在工程建设项目中起到关键的作用。
在项目立项阶段，可以通过模型评估项目风险和可行性，为项目方提供决策依据。
在建设和实施过程中，可以通过模型预测项目成本和管理资源，实现项目成本的有效控制。
2. 建筑设计：对于建筑设计师而言，工程造价评估模型可以帮助其在设计阶段考虑到项目成本。
通过模型，设计师可以对不同设计方案的成本进行评估，避免设计过程中的不经济决策，提高设计方案的可行性和经济性。
3. 运营管理：工程造价评估模型不仅适用于项目实施阶段，也适用于项目的运营和管理阶段。
通过模型，可以对项目的运营成本进行评估和预测，指导项目方进行成本控制和资源管理。
四、局限性和挑战1. 数据质量：工程造价评估模型的准确性和可靠性依赖于输入数据的质量。
浅析工程造价估算模型思考
摘要：笔者在本文当中充分结合了材料费、工程总造价、人工费、机械费等诸多数据针对最近几年以来工程造价的有关历史数据进
行整理与剖析，详细阐述了如今工程造价估算当中关键的模型方法及其特性，并给出了促进我国建筑工程造价管理朝着规范化、市场化、科学化的方向发展的进程的建议，从而有利于我国工程造价管理工作的开展、工程造价控制的合理性以及自主创新能力的提升。
关键词：估算模型、工程造价、思考
中图分类号：tu723.3文献标识码： a 文章编号：
建筑工程造价，在通常情况下指的就是工程建设过程中需要花费的所有费用，换言之，就是依据工程计划此工程建设项目因开展固定资产再生产而衍生出与之相对应铺底流动资金与无形资金之和。
事实上，工程造价既与建设地区的经济发展状况、建设者的技术水准、当地政府的政策扶持等因素息息相关，又紧密联系着工程本身的内容。
事实上，工程项目在施行过程中，不仅要耗费大量时间，还需投入很多资金。
且每一阶段均会出现很多不确定因素，因此，在工程项目施工早期很难确定出一个合理、正确、科学的造价。
然而，工程造价的合理性将会给施工单位和建设单位的共同经济利益带来
直接的影响。
这就要求我们在如今竞争日益激烈化的社会能熟练地应用科学手段，精、稳、准地把工程造价估算出来。
但是，工程造价会随着项目开展的深度的逐渐加深而愈渐合理化。
工程项目富有
计价特性，这就决定了在控制工程项目的过程中各个阶段的手段与重点也许会存在一些差异。
因此，在工程项目建设的全过程中，要确保工程造价能将工程的实际造价合理、科学地体现出来，与工程项目管理的需求与市场经济体制相适应，积极采用合理、可行性高的、可操作性强的手段，管控好建设工程造价。
一、工程造价估算模型的类别
当前，世界上存在的投资估算方法多种多样，但每一样方法的优劣势及其所适用的范畴均存在一定的差异。
在这当中，尽管最小二乘回归模型法能够弥补单位面积法的不足指出，精确度很好，但是由于隶属系数、模糊关系系数等诸多数据的大小均取决于经验，且其处在不断地变化发展过程中，这无疑会加大模型建立的难度系数。
伴随着模糊数学理论在工程造价测算当中的广泛运用与发展，其所展现出来的优越性愈来愈独特。
为此，笔者针对已建工程与待建工程当中的类似程序加以探索与比较，能在较短时间内运用已建工程的造价资料与信息，从而对待建工程的造价进行估算。
此类手段能飞快而又精准地估测出工程造价，待构建起信息管理系统、信息数据库、拓展大量的信息渠道后，可以确保估算工程数据的精准性与合理性。
二、神经网络的工程造价估算模型的基本原理
神经网络凭借着生物神经系统作用原理发展的信息处理系统能够极为精确地解决好繁杂的非线性问题。
但是，其与众不同的是，
神经网络极具自组织、自学习、容错性等特征。
基于对数据的建立模型，可将函数的最佳参数较快地求算出来，使设计成功后的系统可更好地模拟输入输出关系。
1、神经网络的基本模式
神经网络包括了反馈型网络、自组织型网络、随机型网络以及前馈型网络这四大类型，这四大类型的神经网络所具有的网络模型各不相同。
hopfield网络主要出现在反馈网络当中，bp网络、adaiine、rbf网络则是前馈网络的关键网络模式，boltzman网络为随机网络的关键网络模式，ari网络俄日自组织网络的关键网络模式。
然而，在此类神经网络当中，前馈型网络内的rbf网络和bp网络能较好地满足市政工程造价的需要。
因为bp神经网络结构精简、预算精度高、可行性高、收敛迅速、泛化能力强大，所以到目前为止，bp 算法的多层前馈网变成了运用范围最大的神经网络。
从统计上来看，bp算法是依靠学习过程的误差反向传播和信号正向传播所构成的。
当前运用bp算法的神经网络所占的百分比近达百分之九十。
2、神经网络的基本模型
实际上，神经网络的输入层是由各个极具代表性的工程建筑特性组合而成的，其输入向量是阐释工程特性的基本信息，神经网络输出向量则为工程所需的工程造价。
然而，如果输入向量不同，那么想获取到不一样的输出量值的话就需充分利用已建成的极具代表
性的工程特性与造价，以它为训练样本，从而训练神经网络，进而达到从输入至输出进行映射的目的。
3、神经网络的运作手段
一般而言，神经网络的运作方式有两类，即演化式与前馈式。
演化式模型的复杂度更高，其在网络当中与耗散的动力学系统差不多，在演化时状态空间会慢慢收缩，最后变成了小体积的吸引子集，其输出就相当于终态，而输入则为初始态；前馈式之所以能达到自输入至输出的非线性映射，主要依赖于神经元非线性输出输入的关系。
三、神经网络估算法的广泛运用
若要估算项目工程造价，神经网络需具备一定数量的样本以进行训练。
一般来讲，我们可以将估算建设工程造价这一问题视成从输入工程造价估算体系至输出项目的单位造价的非线性映射，把指标体系的指标值输入，然后再神经网络中加以估算，从而就能把此项目的单位造价输出来。
但是，由于建设项目不同，其使用要求与功能也会有所不同，这直接会给工程造价的因素造成影响。
因此，要严格依照建设项目的种类，分门别类地构建出估算对象的指标体系。
本篇文章将重点阐述市政排水工程建设问题，针对神经网络估算模型的运用进行剖析。
（1）工程特征的解剖
不论是道路的总长度、雨水管道的平均管径与长度、雨水管道平均埋深，还是污水管道平均管径与长度、污水管道平均埋深等因素均会给市政排水工程造价带来极大的影响。
但是，此类影响市政排
水工程造价的因素均存在一个共性，即：神经网络估算模型的输入向量。
（2）构建工程造价模型
工程造价估算法bp网络程序主要是由样本数据库模块构成的，它是由newff函数生成的。
当生成的bp神经网络初始化之后，应充分运用当前存在的“输入—目标”的训练样本数据，选取网络内的train函数加以训练。
同时，还要应用bp神经网络的数据处理模块及仿真模块去测试训练完毕的网络，依照函数的反函数战队神经网络的输出值实施数据后续处理，从而将预测单位的工程造价求算出来，然后对比实际值，验证出预测的精确度。
（3）建设指标体系的基准单位
在建设市政排水工程的过程中，存在着大量对项目工程造成影响的因素。
要想得出模型的输出向量，就必须把道路的延长米视成排水工程的基准单位，然后将排水工程的整体造价均匀地派遣到道路的延长米上，最终即可得到排水工程的道路延长米的工程造价，也就是模型的输出向量。
（4）估算出工程造价
运用神经网络估算法与matlab神经网络的工具箱函数编制出与其相对应的计算程序，依照数据库开展训练测试工作，以便得出工程的实际造价。
同时，要采取科学、易算、简洁、精确的工程造价估算手段，从而有利于工程建设的迅速、安全地完成、工程造价控制以及工程投资管理工作的开展。
因bp神经网络极具较强的容错
性与自组织适应能力等特性，再加上其拥有精确、简洁、迅速等优势，因此其在建设项目的工程造价估算的运用中能顺利地摆脱传统项目估算的限制，同时在现代经济领域中有着巨大的运用市场。
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