摘要
随着中国市场经济的日益发展，各行业建设项目投资规模迅猛增长。长期以来，工程造价控制由于造价目标设置不合理、造价过程控制差等原因，一直是工程造价管理的难点问题，造价信息大数据的发展为有效控制造价提供了契机。但现阶段造价信息大数据应用处于初步阶段，普遍存在“数据丰富、知识贫乏”的局面，造价控制模式远不能满足造价信息大数据的应用环境和要求。这就迫切地需要在传统造价控制的基础上系统地构建大数据环境下建设工程造价控制体系，为有效控制工程造价提供智能化与信息化的方法支撑，同时为大数据环境下工程造价控制提供科学的理论机制支持和管理引导范式。本文主要的研究内容及结论如下： （1）大数据环境下建设工程造价控制框架构建研究。为明确大数据环境下工程造价控制理论机制，基于投资者视角，对建设工程造价控制框架进行构建。首先，从造价失控的原因及信息确信度出发，阐述大数据环境下工程造价控制内涵、控制需求及支持理论；其次，对大数据环境下工程造价控制框架开展系统设计，提出造价控制四大核心理念，并设计形成“数据合成→智能控制→动态反馈”的功能框架及控制机制；最后，基于大数据挖掘理论确立了以“工程造价案例表示→工程造价区间智能组合预测→工程造价控制策略智能匹配”为核心方法的造价控制方案。 （2）基于数据预处理的建设工程造价案例表示模型研究。为保证造价案例知识完整，同时提升造价智能控制模型效率，对建设工程造价案例表示模型进行构建。首先针对造价大数据的特点，分析工程造价案例表示需求，从大数据挖掘的角度出发，选取数据预处理技术作为工程造价案例表示方法；其次，对其构建方案及实施过程进行详细阐述，由此建立工程造价案例表示模型，进而建立工程造价案例信息数据库；最后，通过造价算例验证了模型的可靠性。 （3）基于CBR-MKRVM-KDE的工程造价组合区间预测模型研究。为解决传统造价控制中造价控制柔性不足，预测值不可靠等问题，首先基于工程造价智能预测原理，明确造价区间预测的必要性与合理性；然后，针对造价大数据的特点，确定造价区间“点预测→区间预测”的预测方案，并基于适用性原则构建出基于CBR-MKRVM-KDE的工程造价智能组合区间预测模型。为保证区间预测模型的实用性能，提出造价区间预测效果评价体系；最后，通过造价算例应用与模型性能的对比分析验证了所提方法的可靠性。 （4）基于NCM-FPN的建设工程造价控制策略智能匹配模型研究。为解决工程建设过程中造价控制管理精准施策的问题，首先采用TOPSIS法确定历史案例的定量化特征参数，建立案例特征库；结合聚类算法及实际管理经验建立控制策略知识库并确定策略匹配逻辑关系。然后，运用逆向云算法建立特征云，基于产生式规则确定模糊Petri网网络结构并设计推理算法，通过样本训练优化模型参数，建立策略匹配智能模型，实现从目标案例特征到控制策略的准确映射与迅速响应。采用造价算例进行测试，验证了所提方法的精确性及有效性。
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