成本管理作为建筑工程管理的重要组成部分,其管理水平对企业的盈利水平有直接的影响。传统的成本管理方式存在着管理粗放、技术薄弱、信息沟通不畅,不能实现成本的动态管理等问题。成本管理的第一步便是对成本的有效预测。准确的成本预测有助于企业做出正确决策、改善现金流、提高利润水平。然而成本预测工作目前尚未成本管理中得到足够的重视,对施工项目直接成本的动态预测,也缺少行之有效的办法。随着计算机技术的发展和智能化理念的形成,BIM技术和BP神经网络技术应运而生,BIM5D平台包含了项目全寿命周期的所有数据信息;经过优化改良的BP神经网络模型具有强大的非线性拟合能力。本文首先分析了目前成本管理中存在的问题,引出BIM5D技术并介绍其在成本管理中的优势与应用。然后在成本管理中选择直接成本的动态预测为核心,通过阅读文献,分析了现有成本预测方法的需求和不足,然后将BIM5D技术及BP神经网络模型引入建筑项目的成本预测中,并对二者进行了有机结合,构建了基于BIM5D的遗传算法优化的BP神经网络预测模型。本文通过BIM5D平台的动态获取工程量。深入了解了BIM技术的原理、特性、行业标准及建模流程,通过Revit、广联达BIM5D等软件对工程项目BIM5D平台进行了构建、并实现了工程量、材料使用量的动态获取。然后通过遗传算法优化的BP神经网络模型预测材料单价。深入了解BP神经网络模型的工作原理,并根据其局限性,使用相空间重构法和遗传算法对其进行了优化;通过编程在软件层面实现了优化后的BP神经网络模型;收集材料单价数据并对模型进行训练,实现了对材料单价的有效预测。最后通过实际案例建立成本预测体系。通过某教育局住宅楼项目,详细说明了基于BIM5D平台的成本管理的具体应用,并结合BIM5D与BP神经网络技术实现了施工直接成本的动态预测,体现了优化后预测模型在精度和稳定度方面的优势。本文通过理论构建和实际应用两方面,阐述了基于BIM5D技术在成本管理和成本预测中的可行性及优越性,为以后的研究提供了新的思路。