【摘 要】
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走建筑产业现代化之路,实现建筑业的可持续发展是当前建筑行业的基本共识。预制装配式混凝土(Precast Concrete,PC)结构住宅具有节能环保、质量性能可靠及建设工期短等突出优势,符合可持续发展的理念,然而建造成本高、控制难度大、投资失利等问题阻碍了其在我国的发展。因此有必要在前期决策阶段准确地估算项目的建造成本,科学地进行投资决策和目标成本控制,以提高装配式住宅的成本管理水平,进而推动其进
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走建筑产业现代化之路,实现建筑业的可持续发展是当前建筑行业的基本共识。预制装配式混凝土(Precast Concrete,PC)结构住宅具有节能环保、质量性能可靠及建设工期短等突出优势,符合可持续发展的理念,然而建造成本高、控制难度大、投资失利等问题阻碍了其在我国的发展。因此有必要在前期决策阶段准确地估算项目的建造成本,科学地进行投资决策和目标成本控制,以提高装配式住宅的成本管理水平,进而推动其进一步发展。本文结合PC住宅工程的建设特点,建立了适用于PC住宅工程成本的快速估算模型,有效提高了成本估算的精度,为成本的精细化控制提供依据。论文的主要工作如下:(1)根据现有的工程成本资料分析了现阶段PC住宅的全寿命周期成本构成现状,明确了研究建造成本估算的重要性,为建造成本估算模型的实际应用提供了理论依据。(2)对PC住宅建造成本进行了定义,通过对PC住宅建造成本构成及影响因素的分析,从工程特征、结构装修、建设环境等方面归纳了建造成本的诸项估算指标,并采用德尔菲法对指标体系进行了修正,据此建立了PC住宅建造成本的估算指标体系;应用灰色关联度构建了相似样本工程的筛选方法,并引入熵权法较好地弥补了灰关联度对指标重要程度未进行判断的不足,以提高模型的估算精度。(3)针对PC住宅市场可获样本数据有限、成本影响因素复杂的特点,通过对比常用估算方法的优缺点,选取支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为PC住宅工程建造成本估算的基础模型;针对传统支持向量机模型参数设置过于依赖经验、主观性强的问题,采用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)来优化模型的主要参数,建立了基于ABC-SVM的PC住宅建造成本估算模型;运用本文所建估算模型对实际工程案例进行仿真分析,验证了基于ABC-SVM的PC住宅建造成本估算模型的适用性。本文所建模型能够有效提高PC住宅建造成本的估算精度,可为同类工程的前期投资决策及目标成本控制提供参考依据。
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