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      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑物工程量估算中的應(yīng)用研究

      2016-09-02 05:57:36紅,劉
      黑龍江水利科技 2016年6期
      關(guān)鍵詞:工程量建筑物工程造價(jià)

      丁 紅,劉 迪

      (黑龍江省水利科學(xué)研究院,哈爾濱 150080)

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      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑物工程量估算中的應(yīng)用研究

      丁紅,劉迪

      (黑龍江省水利科學(xué)研究院,哈爾濱 150080)

      以明水縣沿河澇區(qū)骨干建筑物中的跌水為例,根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和工程量估算特點(diǎn),確定影響工程量估算的相關(guān)因素及參數(shù),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物工程量估算模型,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí),估算結(jié)果的精度都可以滿足實(shí)際工程建設(shè)估算的要求,該方法為其他建筑物工程量估算提供了一種新途徑,具有良好的推廣價(jià)值。

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);建筑物;工程量估算模型

      0 前 言

      工程量計(jì)算是編制工程預(yù)算的基礎(chǔ)工作,約占整個(gè)編制工作的50%~70%,同時(shí)也是編制施工作業(yè)計(jì)劃、合理安排施工進(jìn)度、組織現(xiàn)場(chǎng)勞動(dòng)力、材料和機(jī)械以及向工程建設(shè)投資方結(jié)算工程價(jià)款的重要依據(jù),其計(jì)算的精確度和快慢程度,直接影響工程造價(jià)的準(zhǔn)確性以及工程建設(shè)的投資控制質(zhì)量[1]。目前,工程量計(jì)算主體是手工算量,該方法不僅能夠靈活的適應(yīng)結(jié)構(gòu)形式的變化,而且局部更改錯(cuò)誤也較容易,但是該算法過(guò)程繁雜,重復(fù)性勞動(dòng)多,容易出錯(cuò)。軟件表格法作為手工算量的一種改進(jìn)和延伸,也存在著計(jì)算繁瑣等缺點(diǎn)。我國(guó)也有很多學(xué)者提出了一些快速估算方法,如回歸分析法、模糊估算法、相似工程法,但是建筑物工程量或造價(jià)與建筑物的特征之間存在著某種程度上的映射關(guān)系,上述方法沒(méi)能很好的反映這種關(guān)系[2~3]。因此,改進(jìn)工程量計(jì)算方法,對(duì)于提高概預(yù)算質(zhì)量,加快概預(yù)算速度,減輕編制人員的工程量,增強(qiáng)審核、審定透明度具有十分重要的意義。文章嘗試采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析這一映射關(guān)系,模型估算結(jié)果作為參考依據(jù),檢驗(yàn)手工計(jì)算的準(zhǔn)確性,為預(yù)防工程量索賠的發(fā)生、有效控制造價(jià)、加強(qiáng)工程造價(jià)管理提供一種行之有效的科學(xué)方法。

      1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural networks,簡(jiǎn)稱ANN)是從信息處理角度對(duì)人腦若干基本特性進(jìn)行抽象和模擬,建立某種簡(jiǎn)單模型,按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。長(zhǎng)期以來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層連接權(quán)值調(diào)整問(wèn)題缺乏有效的算法,誤差反向傳播算法(Back-propagation algorithm,簡(jiǎn)稱BP算法)因其方便、直觀且有效,成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整問(wèn)題,是應(yīng)用最為廣泛而且較成功的一種算法。

      BP算法求解模型的步驟如下[4]:

      步驟1):網(wǎng)絡(luò)初始化。賦予網(wǎng)絡(luò)各連接權(quán)值wij、Tli及閾值θi、θl在(-1,+1)區(qū)間的隨機(jī)數(shù)。

      步驟2):從網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)輸入訓(xùn)練樣本對(duì)。

      步驟5):用期望輸出模式tl、網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出Ql,計(jì)算輸出層的各節(jié)點(diǎn)的一般化誤差δ1=(tl-Ol)Ol(1-Ol)。

      步驟7):用輸出層各節(jié)點(diǎn)的一般化誤差δl、中間層各節(jié)點(diǎn)的輸出yi修正連接權(quán)值Tli和閾值θl。

      步驟9):對(duì)樣本集中的每個(gè)樣本反復(fù)學(xué)習(xí)上述過(guò)程,直至網(wǎng)絡(luò)全局誤差函數(shù)E<預(yù)先設(shè)定的一個(gè)極小值,即網(wǎng)絡(luò)收斂,或?qū)W習(xí)回?cái)?shù)>預(yù)先設(shè)定的值,即網(wǎng)絡(luò)無(wú)法收斂。

      3 實(shí)例應(yīng)用

      3.1項(xiàng)目概況

      明水縣沿河澇區(qū)屬于中型澇區(qū),位于明水縣東側(cè)、通肯河以西沿岸,隸屬繁榮鄉(xiāng)、樹人鄉(xiāng)境內(nèi),澇區(qū)總面積11 500 hm2,其中耕地面積9 200 hm2,易澇面積6 000 hm2,由于資金匱乏,管理不善,近二三十年以來(lái)一直未得到有效治理。因此,開展?jié)硡^(qū)治理,加大除澇能力建設(shè),提高除澇標(biāo)準(zhǔn),解決群眾最關(guān)心、最直接、最現(xiàn)實(shí)的利益問(wèn)題,是非常必要和緊迫的。自2013年入汛以來(lái),黑龍江省強(qiáng)降雨頻發(fā),持續(xù)強(qiáng)度大,雨區(qū)較為集中,導(dǎo)致明水縣沿河澇區(qū)一排干和八排干溝道及所屬6條支溝淤積嚴(yán)重,主要建筑物中橋運(yùn)行良好,涵洞和跌水均為臨時(shí)建筑物,破損嚴(yán)重,帶病運(yùn)行。根據(jù)省里下達(dá)編制各市縣澇區(qū)規(guī)劃的通知,明水縣在2014年1月完成了《黑龍江省明水縣沿河澇區(qū)水毀工程修復(fù)實(shí)施方案設(shè)計(jì)報(bào)告》,設(shè)計(jì)主要任務(wù)是對(duì)澇區(qū)附近水毀比較嚴(yán)重的欣榮塘壩進(jìn)行修復(fù)重建。依據(jù)項(xiàng)目區(qū)溝道布置情況,共需建設(shè)骨干建筑物24座,其中跌水7座、路下涵16座、橋1座[5]。因篇幅有限,文章僅以跌水為例進(jìn)行建模估算。

      3.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物工程量估算模型

      3.2.1輸入輸出樣本確定

      文章選取溝底高程、設(shè)計(jì)流量、設(shè)計(jì)水位、溝底寬度、過(guò)閘流量、消力池深度、消力池長(zhǎng)度、海漫長(zhǎng)度等8個(gè)因素作為輸入樣本,工程量(其中土方、石方、鋼筋混凝土均單獨(dú)作為輸出樣本)作為輸出樣本,輸入樣本如表1所示。

      3.2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定

      文章采用三層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,根據(jù)輸入樣本確定輸入層的節(jié)點(diǎn)為8個(gè),隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)選定為22個(gè),輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3個(gè),經(jīng)2768次訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到要求。因此,文章網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為8:22:3。隱含層采用雙曲正切Sigmoid函數(shù)作為傳遞函數(shù),輸出層采用線性函數(shù)作為傳遞函數(shù)。

      3.2.3訓(xùn)練結(jié)果

      文章采用matlab7.0編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算建筑物工程量,首先將表1中序號(hào)1~5的樣本作為訓(xùn)練樣本依次輸入網(wǎng)絡(luò),其余2個(gè)作為檢測(cè)樣本,按照上述建模步驟及確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)反復(fù)訓(xùn)練,直至網(wǎng)絡(luò)全局誤差E<0.0005,得到土方工程量的訓(xùn)練結(jié)果,其中土方包括開挖和回填;然后重復(fù)上述的步驟,分別得到石方和鋼筋混凝土工程量的訓(xùn)練結(jié)果;最后計(jì)算誤差比率,分析訓(xùn)練精度,具體詳見(jiàn)表2。

      表1 建筑物工程量估算樣本輸入表

      表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練結(jié)果表

      利用調(diào)整后的權(quán)值和閾值,對(duì)表1中序號(hào)6~7的建筑物進(jìn)行工程量預(yù)測(cè)。同時(shí),采用建成后實(shí)際工程量進(jìn)行比較驗(yàn)證,結(jié)果列入表3。

      表3 測(cè)試樣本工程量估算結(jié)果比較表

      由上述計(jì)算結(jié)果可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物工程量估算精度較高,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于工程量估算是可行的,估算精度都在±10%以內(nèi),大多數(shù)估算精度都在±1%以內(nèi)。其中,誤差較大的主要集中在土方工程量估算中,工程1的土方開挖估算誤差為7.35%,回填為6.62%;工程4的土方開挖估算誤差為8.29%,回填為5.73%。將模型估算量與建成后實(shí)際工程量相比較,得到了同樣的結(jié)論,工程7的土方開挖估算誤差為6.37%,其主要原因可能是地形條件差異較大,施工圖紙中設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)處存在差異,導(dǎo)致了估算值與實(shí)際工程量存在一定的誤差。隨著樣本數(shù)量的增加,精度將會(huì)進(jìn)一步的提高。

      4 結(jié) 論

      1)跌水的工程量與溝底高程、設(shè)計(jì)流量、設(shè)計(jì)水位、溝底寬度、過(guò)閘流量、消力池深度、消力池長(zhǎng)度、海漫長(zhǎng)度等因素之間存在著相關(guān)關(guān)系,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí),可以有效、準(zhǔn)確的描述并量化這種復(fù)雜關(guān)系,估算結(jié)果能夠滿足精度要求,將該方法推廣后能夠顯著的減少工程造價(jià)人員的工程量,并對(duì)其他水利工程工程量估算具有指導(dǎo)意義。

      2)文章建立了基于BP神將網(wǎng)絡(luò)的建筑物工程量估算模型,結(jié)果顯示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于工程量估算精度較高,大多數(shù)估算精度都在±1%以內(nèi)。其中,土方開挖和回填工程量估算誤差稍大,但也都在±10%以內(nèi)。因此,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建筑物工程量估算具有現(xiàn)實(shí)的可行性,為進(jìn)一步的工程造價(jià)提供了真實(shí)、可靠的數(shù)據(jù)支撐,也為工程造價(jià)人員提供了一種快捷、簡(jiǎn)便的科學(xué)方法。

      [1]劉湘雄.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程造價(jià)估算中的應(yīng)用[J].建筑,2012(12)68:69.

      [2]盧志強(qiáng).工程造價(jià)和主要工程量快速估算中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[J].河南科技,2013(9):18.

      [3]蔣曉紅,程吉林,張躍飛.中小型水利工程的工程量估算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,11(3):72-74.

      [4]付強(qiáng).?dāng)?shù)據(jù)處理方法及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2006:31-46.

      [5]黑龍江農(nóng)墾勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院阿城分院.黑龍江省明水縣沿河澇區(qū)水毀工程修復(fù)實(shí)施方案設(shè)計(jì)報(bào)告[R].哈爾濱:黑龍江農(nóng)墾勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院阿城分院,2014.

      Application of BP Nerve Net in Structure Project Quantity Estimation

      DING Hong and LIU Di

      (Heilongjiang Provincial Water Conservancy Scientific Research Institute, Harbin 150080, China)

      Taking dropping water in the key structure of logging area along the river in Minshui County as the example, based on the characteristics about basic theory of BP nerve net and project quantity estimation,the related factors and parameters of project quantities estimation were determined to establish the structure project quantities estimation model of BP nerve net. Through net train and study, the accuracy of estimated results may meet the demands of actual project construction estimation, meanwhile,this method provides a new way to estimate other structure project quantities, having a good promotion value.

      BP nerve net; structure; estimation model of project quantity

      1007-7596(2016)06-0004-03

      2016-05-04

      丁紅(1982-),女,黑龍江林甸人,工程師;劉迪(1979-),男,黑龍江林甸人,高級(jí)工程師。

      TV214

      A

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