【摘 要】
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建筑业发展过程中成本控制的问题层出不穷,成本控制作为项目管理过程中的核心任务,对于项目经济效益的实现有决定性的作用。目前,大部分建筑企业仍使用较为粗放、传统的经营方式,对于成本的控制不到位,缺少可靠的成本预测和成本管理方法。在成本预测方面,通过BIM信息化平台及BP神经网络的辅助可以有效提高成本预测的精度并实现动态成本监控。在成本管理方面,以BIM为协同平台,选择合理的成本管理方法,其中多级挣值管
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建筑业发展过程中成本控制的问题层出不穷,成本控制作为项目管理过程中的核心任务,对于项目经济效益的实现有决定性的作用。目前,大部分建筑企业仍使用较为粗放、传统的经营方式,对于成本的控制不到位,缺少可靠的成本预测和成本管理方法。在成本预测方面,通过BIM信息化平台及BP神经网络的辅助可以有效提高成本预测的精度并实现动态成本监控。在成本管理方面,以BIM为协同平台,选择合理的成本管理方法,其中多级挣值管理法脱颖而出,其弥补传统挣值管理的缺陷,在项目分解结构上自上而下分解出多个层次,实现对项目成本更精准的控制。本文通过BIM技术、BP神经网络、多级挣值管理三者相互融合对施工环节成本控制进行了研究,并用实际案例证明了可行性,主要研究内容如下:(1)通过分析施工成本控制现存的问题,并对BIM技术在施工成本管理各个方面的应用优势进行介绍,考虑到成本预测在成本控制中处于关键位置,选择利用BP神经网络对材料单价进行动态预测,结合BIM平台建立施工成本预测模型,为后续成本控制提供可靠基线。(2)对比于传统挣值管理突出多级挣值管理在成本控制的优势,结合BIM技术与BP神经网络施工成本预测模型,解决了多级挣值管理中关键参数指标计算不准确的问题,弥补传统挣值管理在实际应用中的缺陷,优化多级挣值管理实际应用流程,并利用多级挣值管理及时对工程中出现的成本问题进行定位与分析。(3)通过实际工程案例,建立施工成本预测体系,基于X项目中的实际施工数据,对BP神经网络进行构建及训练,在MATLAB软件中以代码实现对项目中材料单价的精准动态预测。通过改进挣值管理从三算对比优化为四算对比,结果显示基于BP神经网络预测单价所得的预算成本BCWP(y)更为贴近施工实际成本ACWP,且CV(y)相比较于传统成本偏差CV误差减少30.68%,验证了BP神经网络在预测材料单价上的可行性。并基于BIM技术从事前成本预测、事中成本控制、事后成本分析三个阶段对项目进行成本管理,证明了本研究具有一定的实际意义。
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