基于道路工程的神经网络预测模型

来源 :城市建设理论研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lgs0519
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  摘要: 本文将提取出基础设施投资主要风险,分析了外汇风险和主要材料市场风险和工程质量以及进度风险,通过设置所能接受的投资扩大的上限值,当投资出现或即将出现偏离的时候,通过分析其对其资金的有效利用率与资产负债比率和流动资金等与项目运营现状紧密相关的财务指标的影响程度来准确判断其影响程度,对其及时采取措施或者未雨绸缪。
  关键词:基础设施投资风险外汇 材料风险工程质量及进度 投资上限值
  中图分类号:F830文献标识码: A
  研究背景
  2006年以来,中资的大型建筑公司企业开始积极投生海外投资项目,这其中涉及外交政治很多方面,对外项目要实地考察,充分考虑各种因素,比如外国汇率政策,当地拆借市场供需情况,以及贷款融资的金融政策等。这些需要从整体的金融环境和整个宏观政策来预测与及时采取稳健的措施。比如选择保险分摊风险,管理和利用好合同处理。如果签约时仅仅利用概念设计,那么业主就将承受巨大的工程量的风险,如果考虑以后价格浮动和其他不可能预见的重大政治影响对价格的影响,那么就必须预先估计可能的最坏情况,考虑所有情况的最坏情况,考虑政治上的风险,国家经济政策的风向标对价格和进度的最大影响,比如价格上调或下降的最大限,进度最有可能被影响到什么程度,而预测出一个最坏的结果,由此來考虑应对方法,如果工程量存在特大偏差,那么承包方就可能受到很到损失。凡是有业主原因造成的工程量大幅增加,那么在结算时必然会认这部分工程量,这部分,这要报价得当,那么很可能会盈利,但是现实状况是,如果出现气候异常的务工,二者大多都属于承包商应该估计到的风险,还有政策法规导致的不能开工,市场因素导致的原材料价格大幅上涨。
   外汇风险的预测与控制,包括所能接受的最大限度,即阀值与其对总目标的影响权重的确定,因为在工程实践中,不能每一次都以身试法,才从中吸取教训,而且对于整体的把握也难以仅靠经验和预估取得,为此我们将对对外投资的项目外汇风险进行预测,为经营管理者提供决策的理论依据。加强外汇管理的风险意识,外汇市场上影响汇率的因素有很多,往往难以预测,因此需要金融与财务的复合型人才,制定总体的战略规划和统筹安排。而在一个项目中,我们将为项目的外汇汇率容许变动范围制定一个阀值,并且随着项目的不断进行,汇率如果通过敏锐的观察与实际的经验判断其变化范围,并且一次模型来分析对整个工程的量化的影响,以此来建立科学的成本分析布局,同时,因为单凭定性的预测,难以指导实际,建立风险综合测算模型,将使每一个风险因素每一次变动,对于总成本的影响变得清晰明了,同时,因为实际操作中,往往会出现一些投机的现象,或者是收益增加,那么就需要对此的影响程度来客观量化额。而对于需要进口设备和在外承包工程的公司,外汇影响则很大。
  除了外汇,现实工程中还有相当多的不利因素,虽然不能未卜先知,但是依据大量的工程实践资料,我们可以先拟几个对成本产生巨大不利影响的风险因素,工程进度,
  
   研究现状现在普遍运用的挣值管理理论EV(已完工程的计划成本)AV(已完工程的实际成本) PV(计划完成工程的计划成本),三者进行相互比较得出两种绩效指数,成本绩效指数即 EV-AV,进度绩效指数即(PV-AV).和对应的偏离率来进行投资评价,通过运用数学建模的各种预测方法来预测指标的下一阶段偏离值,从而为下一阶段的投融资和成本管理作参考。但是因为只是利用两个很宏观的指标,很难判断实际风险对整个投资量化的影响程度,而且仅仅靠预测下一阶段的投资费用实现率是远远不够的,只有预测其对项目各个财务指标的可能影响程度,才能有针对性做出决策,并且这种预测方式是假定外部环境基本不变,或者持续某一种形态,但是在很多不确定因素下,这种预测模型将失效。只有可以灵活调节和估计其对整个投资项目的影响的模型才有实际借鉴意义。本文按照当下环境,建立工程进度和材料价格的预测模型,因为当今社会政治稳定,我将参考经济学家对宏观和微观的经济趋势解读,合理地选定预测模型,从而来量化其对整个项目的影响,而且依据业主或承包商对成本控制的最坏目标来确定各项财务指标的底线,从而督促管理者及时采取措施来分散风险。
  研究方法简述
  
  人工神经网络是致力于与计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个节点相当与一个神经元,可以记忆储存并且处理一定信息,并与其他节点并行工作。求解一个问题是向神经网络的某些及节点输入信息,各节点处理后向其他节点输出,其他节点接受并处理后再输出,知道神经网络工作完毕,输出最后结果。如同生物的神经网络,并非所有神经元每次都一样的工作,视、听、触、想不通的事件,各神经元参与工作的程度也不同。在人工神经网络中加以权值控制节点参与工作的程度,来达到输出的结果。
  人工神经网络处理机制不同,因此其结构也不同,本文选用了多层反馈型神经网络。采用梯度下降法进行学习,并能产生非线性的决策曲面,
  主要风险源及阀值确定
  
  本文选用了10个在基本相同条件下施工的公路工程,即地质条件、材料价格基本相同,截取100米的造价进行研究,通过输入各项目实际支出价格,以本工程实际完工的相同里程的路段的实际造价进行输出控制,然后通过神经网络学习得出一个学习状态,保持这个状态,通过此来预测下一阶段的费用,如果费用偏离值大,则需要采取处理及预防措施。
  如果投资费用将产生巨大的偏离,则需要在以下方面进行探讨,及时采取处理措施;
  主要过程 假设输入训练集【123.124.145.156.178.189.189.198.190】,实际本项目耗费178万,设置中间隐含层为18层,通过无数次学习训练,最终达到了实际花费的状态,以此来预测下一阶段的花费。通过预测下一段公路的花费为300万。
  
  1 质量
  项目质量风险管理
  质量是指在使用的时候能够满足用户需要的程度,国际标准化组织对质量的定义是反应实体满足明确或者隐含的需要的能力和特性的总和。戴明将质量与成本结合起来考虑,“质量是低成本生产产品并符合市场要求。”对于工程实体来说,为了使实体满足需要的功能和特性,因此需要“明确需要”,通过在一定的合同环境中,通过合同及标准、规范、图纸、文件作出明确规定,由承包方保证实现。但是质量包括项目工作质量和项目本身物化的质量。因此评价一个项目的好坏,从项目实施的管理成本和实施过程中构成的实体成本来综合评判。
  1.质量是项目成败的关键,施工企业施工质量的控制由监理和质量监管部门共同监督确定,按照施工合同要求,以及标准及规范、图纸、技术文件来实现对成本的控制,其中的质量技术文件就决定了工程的总费用。虽然经过了可行性研究,审批立项,概念设计,概念预算到技术设计再到施工图设计,但是再实施过程中依然会遇到很多的不确定因素,导致费用严重超支。但同时项目质量由众多因素决定,主要有以下几点:
  2.质量监督体系设置
  制定严格的质量责任制度,运用科学的项目管理方法,健全项目建设程序
  3.参与人员风险优化参与各方的技术及专业水平,才能有效地控制工程项目等的质量,经过统计四川省2013年基础设施质量达标量只占不到成,这直接关系国家经济命脉和国民生活水平,质量的风险一般对工程进度有很大的影响,但又不仅局限于此,由于施工过程中的质量纠纷导致工程暂停施工,或者人员组织不当导致窝工,人员心理、生理缺陷带来的进度 延后等都会在短期或者长期内对项目进度造成影响,进而造成费用严重超支,但是实际工程中往往缺乏对成本的宏观把控,这就需要事先预测费用偏离风险,交通管理标线施工时应该采用符合招标人要求的涂料材料,土方开挖前应该准确放线,精确控制填挖方高度,做好排水以及护坡,谨防垮塌事故的发生,近年市政工程管理较多的采用BT形式,并要求施工决算与设计预算总额变化在控制范围内。但是在实际操作过程中,往往因土基处理、管沟支撑问题、材料运距、预算定额变化等原因产生变更,最终导致施工决算超出设计预算。影响因素主要有(一)、季节变化
  (二)、材料运距
  (三)、地下公用管线调查
  (四)、征地拆迁补偿费用
  (五)、预算不准确
  (六)、勘察、设计、预算如何适应施工需要。
  2 材料
  道路工程中设计的主要昂贵的材料是道路面层中的拉杆和传力杆,为了控制材料费用超支,应当充分了解周围供应市场,并且管理好合同,为自身谋取更大的保障和利益。
  总结及概括整个工程的投资偏离预测出来以后,无论是施工方还是房地产商都可以据此算出各项经济技术指标,由此来采取相应的风险控制措施,比如投资扩大,会导致利润下降,偿债能力减弱等,及时做好防范措施。
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