大数据背景下工程造价信息资源共享分析-王春艳.docx

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1、预算造价 建筑工程技术与设计 2017 年 4 月上 1839 大数据背景下工程造价信息资源共享分析 王春艳 （新疆华域建设工程项目管理咨询有限公司 新疆乌鲁木齐 830000） 【摘要】 随着建筑产业结构升级及其信息化发展，建筑企业必 须运用大数据、云计算以及 BIM 等新技术，开展工程造价信息化 管理，进行工程成本有效控制，以提高建筑企业的核心竞争力， 并促进工程造价行业的信息化发展。工程造价信息包含政策法规、 招投标信息、计价依据、价格信息、指标信息、指数信息、社会 平均成本、社会平均利润以及典型工程案例分析等，具有大数据 的特征，属于大数据的范畴。工程造价信息资源共享是运用互联 网技术

2、并通过打造工程造价信息共享平台，将工程造价信息按照 不同功能板块，以国家、行业、地方工程造价管理层级进行发布 和共享。 【关键词】 大数据背景；工程造价；信息资源共享 1 工程造价预测 工程造价预测是建立在类似工程造价信息、工程造价信息指 标、指标、生产要素的建筑产品市场价格信息、施工环境信息对 工程造价的计算分析。目前，国内外工程成本预测的程序是：第 一，数据预处理，文本信息对项目成本的定量和定性的单位成本 信息的描述不统一，不统一的大小进行归一化处理，并填补空缺 数据，平滑噪声数据和压缩数据和其他信息数据处理其次，预测； 选择变量，输出变量的第一选择，然后选择对输出变量作为输入 变量影响较

3、大的因素，如输出变量是该项目的总成本，输入变量 包含定量各项目单位、工程特点、工程或工程指标；网络最后， 利用模型建立项目成本预测，预测算法的施工项目成本预测模型， 利用数据挖掘软件如 MATLAB， SAS 模拟计算。基于工程造价信 息资源的工程造价预测主要有两类文本信息和数据信息。文本信 息是工程项目的概况和工程特点，数据信息主要是按照工程造价 或建筑安装费用构成的分解量、价格、费用等。根据工程造价信 息资源，可以预测建设项目的总成本、单项工程造价、单位工程 造价等。随着对工程造价信息资源的挖掘与共享研究的不断深入， 可以预测工程造价和工程造价。此外，比较，与类似的工程造价 信息指标的项目

4、成本预测结果的测试和分析，发现该项目的成本 偏差、偏差分析、项目成本管理、项目成本控制；基于市场价格 信息建筑生产要素成本预测的准确、可靠，为主要建筑材料，劳 动力新项目成本动态调整，机械及设备。 2 工程造价信息资源共享的研究方向 2.1 基于 BIM& 云的造价信息资源共享应用 2.1.1 基础设施层 该层主要包括两个功能模块，即存储模块和计算模块。对分 布式数据库技术的云存储模块的使用，企业 BIM 模型数据库集成 的 EDS 系统，行业层面的 BIM 形成数据库；分布式使用云存储 应用的存储功能，包括 BIM 软件， BIM 软件和专业的语义检索程 序；数据挖掘的数据预处理技术、语言和

5、标准，包括 XML 技术、 步， RDF 和 OWL 和 IFC 标准；网络连 接、 负载均衡和防 火墙的 基本计算资源、存储虚拟化、负载管理、安全防护和其他支持。 计算模块采用分布式计算和并行处理技术对 BIM 数据库成本信息 进行快速数据挖掘。 2.1.2 云平台服务层 任务管理的主要功能，资源管理，用户管理，安全管理。任 务管理提供决策支持、信息查询、成本预测等服务，用户在层下 达订单。资源管理的计算资源基于用户指令调用基础层，数据基 础层挖掘结果，适当的访问权限是根据保密级别设置的，存储在 公共云和私有云 “ 公共云 ” 提供国家、行业和地方的政策法规、 万方数据 计价依据、建筑产品的

6、社会平均成本和社会平均利润，生产要素 的市场价格，成本指标、指标、综合单价及典型工程造价信息列表； 私有云存储的建设单位、施工单位和工程造价咨询业务的单位定 额，对工程造价信息的成本。用户管理赋予用户登录和权限的权 限。安全管理是用来保证用户信息、公有云和私有云的信息安全， 防止信息丢失和泄露。 2.1.3 应用服务层 这一层提供了 BIM 系统软件和 BIM 信息协同管理服务的使 用。运营商通过互联网以租金的形式向用户提供软件服务，这被 称为基础设施层的 BIM 系统软件和 BIM 软件，对于用户来说， 可视化建模，碰撞检测，在云的测量和评估的操作的用户，以及 BIM 文件生成存储结果。 B

7、IM 系列软件负责在云软件更新操作， 降低了对硬件的依赖性，为用户提供软件使用方便，并减少中小 建筑施工企业和维修使用成本，促进良好的 BIM 技术的应用。用 户访问 BIM 信息管理系统通过网络访问、用户身份验证和权限管 理模式，项目干系人根据自己的项目管理权限，对 BIM 模型进行 协同管理。 2.2 数据挖掘与可视化 数据挖掘分为三个步骤：第一步是数据预处理、数据结构和 标准化；第二步是数据挖掘分析；第三步是数据挖掘结果，结果 分析是数据挖掘的重要组成部分，包括项目成本预测。数据挖掘 主要是根据建设项目的分类标准，按照一定的时间和一定的地区， 进行类似项目的成本信息数据的统计分析，发现运

8、动和项目成本 变化的内在规律，项目成本得到类似的投资结构、成本结构、主 要工程、材料、机械、设备和其他费用占安装成本的比例，技术 经济指标和能耗指标，与同类工程成本偏差分析。根据数据分析 结果和数据变化规律，构建了施工成本预测模型。随着预测算法 的不断完善和成熟，提高预测模型的泛化能力和预测精度成为一 个突破。如目前成本预测的神经网络和支持向量机算法具有较高 的精度，但其泛化能力不强，且不能显示逻辑推理过程，需要对 当前预测算法进行优化。和可视化技术在工程造价信息数据的分 析和预测中的应用统计，参与整个过程的数据分析用户，根据思 维模式与人，从数据的观察和分析的视角，发现数据中隐藏的规 则和关

9、系，帮助用户理解信息数据及来源。可视化技术可以快速 细化和简化数据流，并以图形方式显示数据挖掘结果。 对于类似 工程造价的偏差分析，提出了直方图形式；类似工程造价指标分 布在分散形式偏差分析；用双线图反映成本指标的趋势，分析了 成本指标的比较。 3 结论 从大数据视角构建了基于 BIM& 云的工程造价信息资源共享 应用框架，运用大数据技术和数据分析方法挖掘工程造价信息共 享资源，解决工程造价信息数据结构化、标准化的难题，优化工 程造价预测模型和方法以及采用数据可视化技术展示工程造价信 息，为工程造价信息资源共享提供实施路径和方法。 参考文献： 1 徐晓日 , 李思聪 . 大数据背景下政府信息资源共享问题研 究 J. 长白学刊 ,2015,06:57-61. 2 李晓萌 , 任越 . 大数据背景下企业档案信息资源共建共享 机制 J. 兰台世界 ,2016,12:48-50. 3 史先红 . 大数据背景下基础教育信息资源共建共享模式探 索 J. 中国教育信息化 ,2016,19:30-32.