【摘 要】
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目前,房地产企业为提高市场竞争力,逐步向精细化管理方向发展。在房地产项目开发过程中,建筑安装成本占据较高比例,尤其对于超高层建筑来讲,由于其结构复杂、建筑高度高、层数多的工程特性及特点,导致其建造时间较长,成本控制难度较大。因此,科学高效的成本管控方式能够降低项目建筑安装成本,对房地产企业发展具有重大意义。基于此,本文以超高层建筑作为研究对象,并结合目标成本管理理论,依托西安市某超高层建筑项目,通
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目前,房地产企业为提高市场竞争力,逐步向精细化管理方向发展。在房地产项目开发过程中,建筑安装成本占据较高比例,尤其对于超高层建筑来讲,由于其结构复杂、建筑高度高、层数多的工程特性及特点,导致其建造时间较长,成本控制难度较大。因此,科学高效的成本管控方式能够降低项目建筑安装成本,对房地产企业发展具有重大意义。基于此,本文以超高层建筑作为研究对象,并结合目标成本管理理论,依托西安市某超高层建筑项目,通过对超高层建筑建安成本分析及控制研究,构建一整套完整的超高层建筑BP神经网络建安成本预测模型,并结合BP-DEMATEL-ISM组合模型方法,建立超高层建筑项目建安成本控制影响因素体系,探究关键因素并提出成本管控对策,本文研究主要有以下几点:（1）本文以16个超高层建筑项目建安成本作为样本数据集,将项目建设施工图设计阶段的设计限额指标作为输入变量,将项目完工后的建安成本作为输出变量,由此构建网络训练样本集。利用MATLAB软件,编写BP神经网络程序代码,经过BP神经网络学习与训练,构建超高层建筑BP神经网络建安成本预测模型,得出西安市某超高层建筑项目建安成本预测值为:9883.44元/m2。该预测模型可较精确预测其他类似项目的建安成本,实现了成本预测的智能化发展,为相关成本管理人员提供了很多便利。（2）基于超高层建筑建安成本预测模型的建立,分析超高层建筑项目成本控制过程中的影响因素,运用BP神经网络自学习功能,对网络结构间的连接权值求解,得出直接影响矩阵,将其运用至DEMATEL算法中,进而得出综合影响矩阵,计算各影响因素间影响度与被影响度、中心度与原因度,判别原因型因素与结果型因素。此方法的应用改进传统DEMATEL算法,消除了主观性。（3）通过对各因素影响程度的研究,引入ISM解释结构模型方法对各因素间影响程度分级,分析各因素间是否存在影响及其逻辑关系,区分影响因素系统中指标关联性,建立多层递阶结构模型,实现了递阶层级关系,研究表明:超高层建筑建安成本控制关键影响因素为主体工程、幕墙工程、桩基工程、电梯及安装工程。BP-DEMATEL-ISM组合模型是定量与定性的结合,全方位把控各影响因素的重要程度,有效提高了建安成本管理水平,为建安成本控制提供理论指导。（4）结合西安市某超高层建筑项目,总结上述关键因素的成本控制措施,针对该建筑项目提出细化成本控制及绩效考核、规范化管理制度、搭建目标成本数据库及完善信息化建设四项成本管控改进对策。本研究有效对建安成本进行控制,为其他类似项目提供参考和借鉴。
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