包头工程造价审核

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造价预测方面的知识

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造价预测方面的知识

发布日期:2018-11-05 作者:客服 点击:

  工程造价预测是开发商、咨询事务所、施工单位最重要工作,无论是匡算、概算、估算、预算、结算和决算,建筑项目实施过程中的每一个阶段都离不开造价预测和成本控制。下面就由包头工程造价审核带大家轻松的了解造价预测方面的知识。

  

  一、工程造价预测的定义

  

  工程造价预测是依据同类工程造价信息资料,工程造价信息指标、指数,建筑产品生产要素,市场价格信息,以及新建工程的环境信息等对工程造价进行测算和分析。

  

包头工程造价审核

  二、工程造价预测的程序

  

  目前国内外工程造价预测的程序主要以下三步:

  

  1、进行信息数据预处理

  

  将定性描述的工程造价文本信息定量化,对造价信息中的单位不统一、数量级不统一等进行归一化处理,并填补数据空缺值、进行平滑噪声数据和压缩数据等信息进行数据处理;

  

  2、进行预测变量选择

  

  先选择输出变量,再选择对输出变量有较大影响的因素为输入变量,如输出变量是工程总造价,则输入变量包含定量化的工程特征以及各单项工程、单位工程或分部分项工程指标等;

  

  3、建立工程造价预测模型

  

  运用预测算法构建工程造价预测模型,采用数据挖掘软件如MATLAB,SAS进行仿真和演算,并不断的优化得出结果。

  

  三、工程造价预测所需要的数据

  

  工程造价预策依据的信息资源主要是文本信息和数据信息两种类型。

  

  文本信息主要是工程概况及工程特征等,数据信息主要是按照工程造价或建筑安装工程费用构成分解的“量、价、费”等。根据掌握的工程造价信息资源,可以预测新建工程的建设项目总造价、单项工程造价、单位工程造价等。

  

  五、快速高效工程造价预测工具实践

  

  从上面的分析可以看出,工程造价预测必备下面三个条件:一是项目信息(包括文本和数据),二是算法和工具,三个基础数据。基础数据包括各种清单定额政策法规,如果还要做造价管理那基础数据还需其他的造价分析成果文件参与,如果要做成本控制就还需要项目实施过程中的各种成本原始数据。

  

  指标云工程造价数据积累与分析平台可以很好满足上述三个条件,它即可以完美的管理各种信息和基础数据,同时提供强大的基础算法和应用功能,其系统由大数据、云计算、AI等最先进信息技术支撑,从而使造价预测工作变得相当轻松和严谨。

  

  首先它是一个SaaS云平台,这样用户可以低成本快速的实现工程造价预测、工程造价管理和成本控制工作;其次其预算管理能力相当强大,支持目前市面上主流的各种清单文件格式的导入、分析和成果比对;再则其大数据处理引擎可以快速高效的应变各种复杂的预测与分析,比如若需要对一个大型项目的招投标预算文件进行清标处理,以前人工需要1周完成的工作,利用指标云的大数据质量控制能力只需几小时就可以完工,准确率提高70%以上;还有在高效预算管理基础上,结合现场数据移动化云端标准化采集,可以高效的对施工过程的成本进行有效的控制,真正实现精确的成本控制。

  

  四、工程造价预测的发展及应用

  

  随着工程造价信息资源大数据平台的建设、以及挖掘和共享研究的深入,还可以预测分部工程造价和分项工程造价,进行工程投资结构或工程费用结构分析。

  

  另外,将工程造价预测的结果与同类工程造价信息指标进行对比、检验和分析,发现工程造价偏差,分析偏差原因并进行工程造价管理或工程成本控制;在进行造价预测时依据建筑产品生产要素的市场价格信息,对主要的建筑人工、材料、机械、设备进行动态调差得到精准可靠的新建工程成本。

  

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