面向多源异构数据融合驱动的项目造价智能决策机理与优化方法研究

胡 明宇1, 胡胜 宇*2, 刘 亚梅3, 潘 杰波4, 潘 翰斌5
1、中电海康集团有限公司
2、杭州海康威视系统技术有限公司
3、浙江建设职业技术学院
4、杭州西投置业有限公司
5、浙江省成套工程有限公司

摘要


当前，建筑领域的数字化进程日益加速，传统造价管理模式在精确性与响应速度上的局限日益凸显。本文围绕多源异构数据融合的智能决策理论及方法展开研究，深入分析了工程造价数据的内在规律，构建了相应的数据融合数学模型与三层架构（数据层、模型层、决策层），通过增强信息一致性、强化状态感知与优化资源配置，有效支撑造价决策中复杂问题的解决。研究表明，该架构为当前造价管理中的数据瓶颈提供了有力的理论工具，为建筑行业乃至智能交通、智慧城市等重大基础设施项目迈向数字化与智能化转型指明了实践方法。

关键词


多源异构数据融合；造价管理；智能决策

全文:

PDF


参考


[1]Al-Musawi, R.; Naimi, S. Evaluation of Construction Project’s Cost Using BIM Technology. Math. Model. Eng. Probl. 2023, 10,469-476

[2]Ding Y, Wang J, Lu W, et al. Multi-source relational data fusion (in Chinese). Sci Sin Inform, 2020, 50: 649 661,

[3]H. Almujibah, Assessment of btilding information modeling (BlM) as a time and cost-saving constrnuction management tool: evidence from twostory vilas in jeddah, Sustainability 15 (2023)7354.

[4]MIRANDA, Sergio Lautaro Castro et al. Predictive Analytics for Early-Stage Construction Costs Estimation. Buildings[Basell. 2022. v.12 (7).p.1043. Disponivel em: .1SSN: 2075-5309.

[5]PARK, Uyeol et al. A Stacking Heterogeneous Ensemble Learning Method for the Prediction of Building Construction Project Costs. Applied sciences, 2022, v. 12 (19), p. 9729. Disponível em: . ISSN: 2076-3417.

[6]陈晨，薛文杰，翟育新，等.基于多源异构数据融合的造价数据与GIM模型挂接方法[J].沈阳工业大学学报，2024，46（4）：422-427.

[7]陈思宇.利用BIM技术优化工程项目实施过程中的成本预测与控制[J].太原城市职业技术学院学报，2024（5）：38-40.

[8]郭魁.工程造价多源异构数据属性采集及特征分析[J].建筑技术开发，2021，48（6）：109-110.

[9]王竞泓.构建多源异构的电力工程数字造价平台[J].电力勘测设计，2024（7）：37-41.

[10]于传波.基于BP神经网络的住宅工程造价预测模型及应用研究[D].上海：上海财经大学，2022.

[11]郑创耀.建设工程造价信息管理系统集成研究[J].科学与信息化，2024，（14）：169-171.


Refbacks

  • 当前没有refback。