随着我国建筑业的迅速发展,工程建设项目的管理变得日益重要。在工程建设项目投资管理中,工程投资预测是项目的决策依据和工程造价的控制依据,工程造价预测的准确度直接关系到建筑工程的投资额度和实施进度。因此,迫切需要探寻一种快速、简捷、实用的工程造价预测方法。本文首先介绍了几种常用的工程造价预测方法,如BP神经网络、灰色系统理论等,分析了他们的优缺点。在此基础上,针对实际应用背景下缺失数据较多、文本属性数据量大等特点,将数据挖掘中的K-Modes算法应用于建筑工程造价预测,并结合模糊数学中的集合不相似性度量,建立了新的建筑工程造价预测模型。该模型能够有效处理文本型数据,减小数据缺失对预测准确性的影响。实验结果表明该模型的估价结果能够满足实际需求。本文在上述理论研究的基础上,通过工程预决算数据分析的决策辅助系统的各模块划分,利用J2EE技术,提出了基于POI的Web报表生成方法,采用Web应用程序业流行的“Struts+Hibernate”架构,设计并实现了基于J2EE框架的工程造价预测系统,并在实践中得到应用。