【摘要】：當前建設項目投資迅速增長,為我國國民經(jīng)濟發(fā)展提供了良好環(huán)境,但投資控制情況不甚理想。主要原因是現(xiàn)行的造價估算方法多采用線性方法,準確性較低,并不能反映出造價和影響因素之間的不確定性和非線性關系。人工生命進化算法具有較高的全范圍搜尋能力,通過迭代可以獲得較精確的全局優(yōu)化值,其具有的不確定性、非線性、自組織、自學習、自進化等特征能夠有效擬合投資估算復雜系統(tǒng)。結合全生命顯著性造價理論和人工生命進化算法理論,建立WLCS-ALA模型,嘗試將人工生命算法應用于造價投資預測問題,運用全生命顯著性造價模型(WLCS)簡化數(shù)據(jù)處理量,通過計算與擬建項目類似的已完工程的顯著性造價歷史數(shù)據(jù),建立顯著性成本項目(CSIs)和顯著性因子數(shù)據(jù)序列,采用人工生命算法(ALA)進行數(shù)據(jù)優(yōu)化,尋求優(yōu)化造價。通過案例實證分析,采用WLCS-ALA模型估算的單位造價精確度遠高于傳統(tǒng)方法,說明在投資決策領域應用人工生命進化方法會使投資預測更加精確,從而驗證了本模型的有效性和準確性。
[Abstract]:The rapid growth of investment in construction projects has provided a good environment for the development of our national economy, but the situation of investment control is not very satisfactory. The main reason is that most of the current cost estimation methods use linear method, and the accuracy is low, which can not reflect the uncertainty and nonlinear relationship between the cost and the influencing factors. The artificial life evolution algorithm has a high searching ability in the whole range. It can get more accurate global optimization value by iteration. It has uncertainty, nonlinearity, self-organization, self-learning. The characteristics such as self-evolution can fit the complex system of investment estimation effectively. Combined with the theory of the whole life significance cost and the artificial life evolution algorithm, the WLCS-ALA model is established. The artificial life algorithm is applied to the cost investment prediction problem, and the whole life significance cost model (WLCS) is used to simplify the data processing capacity. By calculating the significant cost historical data of the completed project similar to the planned project, the significant cost item (CSIs) and significant factor data sequence are established, and the artificial life algorithm (ALA) is used to optimize the data to optimize the cost. Through the empirical analysis of cases, the accuracy of estimating unit cost by using WLCS-ALA model is much higher than that of traditional method, which shows that the application of artificial life evolution method in the field of investment decision-making will make investment prediction more accurate. The validity and accuracy of the model are verified.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學經(jīng)濟管理學院;河北地質大學;
【基金】：2011年度教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金(11YJAZH121)
【分類號】：F285

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本文編號：2147270