本文選題：定額編制 + 定額影響因素��； 參考：《長沙理工大學》2012年碩士論文

【摘要】：隨著科學技術的飛速發(fā)展，新工藝、新設備、新技術、新材料不斷的更新?lián)Q代，現(xiàn)有的公路工程定額通常難以完全滿足各地區(qū)的公路建設要求，致使一些項目投資控制缺少依據(jù)，從而失去對工程計價的快速反映，造成工程造價管理失控。因此急需編制針對各地區(qū)的補充定額。 本文首先闡述了國內外定額的研究現(xiàn)狀，并分析對現(xiàn)行定額的編制方法及編制補充定額的重要性及現(xiàn)實意義。通過AHP法對眾多影響因素進行篩選，確定出5個主要的定額影響因素。通過對公路補充定額傳統(tǒng)編制方法研究，構建神經(jīng)網(wǎng)絡定額生成系數(shù)模型，計算出能更加真實反映生產(chǎn)管理水平的數(shù)據(jù)，為整個定額體系的合理編制奠定基礎。 根據(jù)定額編制原理及現(xiàn)有的定額編制方法，分析了現(xiàn)有補充定額編制的滯后性，分析、篩選定額數(shù)據(jù)的影響因素，確定了神經(jīng)網(wǎng)絡的5個輸入神經(jīng)元。運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構和算法，闡述神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層定額生成系數(shù)的內涵，并應用MATLAB對定額原始數(shù)據(jù)進行模擬和預測。在建模過程中，采用改變模型中隱含層神經(jīng)元個數(shù)和訓練函數(shù)類別的試湊方法，分別進行擬合預測，通過比較均方差，發(fā)現(xiàn)當采用隱含層神經(jīng)元個數(shù)為14、訓練函數(shù)為traingda、激活函數(shù)為pureline的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練樣本的檢驗時，所得的預測誤差很小。再通過4組檢測樣本的驗證說明該模型已訓練成功。最后結合《云南公路工程定額編制規(guī)程的關鍵技術研究與應用》研究課題，，運用構建的計算模型進行實證分析，通過震顫標線、路塹土工格室三維植被網(wǎng)、特殊路基防排水處理三個定額子目驗證模型能夠推導出定額生成系數(shù)，并且通過定額生成系數(shù)得到補充定額。通過實例分析，驗證了本文所建模型的科學性和可行性。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology, new equipment, new technology, new materials are constantly updated, the existing highway engineering quota is usually difficult to fully meet the requirements of highway construction in various regions. As a result, some project investment control lacks the basis, thus loses the quick response to the project valuation, causes the project cost management to be out of control. Therefore, there is an urgent need to compile supplementary quotas for each region. In this paper, the present situation of quota research at home and abroad is first expounded, and the importance and practical significance of compiling and supplementing quota are analyzed. Through the screening of many influencing factors by AHP method, five main quota influencing factors were determined. Based on the study of the traditional compilation method of highway supplementary quota, the neural network quota generating coefficient model is constructed to calculate the data which can reflect the production management level more truthfully, which lays the foundation for the rational establishment of the whole quota system. According to the principle of quota compilation and the present method of quota compilation, the lag of existing supplementary quota compilation is analyzed, the influencing factors of quota data are analyzed, and the five input neurons of neural network are determined. By using BP neural network structure and algorithm, the connotation of input level quota generating coefficient of neural network is expounded, and the original quota data are simulated and predicted by MATLAB. In the process of modeling, the method of changing the number of hidden layer neurons and the category of training function in the model is used to fit and predict respectively, and the mean square deviation is compared. It is found that the prediction error is very small when the BP neural network model with 14 hidden layer neurons traingda training function and pureline activation function is used to test the training samples. Through the verification of 4 groups of test samples, the model has been trained successfully. Finally, combining with the key technology research and application of Yunnan highway engineering quota compilation regulation, using the constructed calculation model to carry on the empirical analysis, through the tremor mark line, the cutting geogrid three-dimensional vegetation network, The model of three quota subitems for special subgrade waterproofing and drainage treatment can deduce the coefficient of quota generation and obtain the supplementary quota through the coefficient of quota generation. The model is proved to be scientific and feasible by an example.
【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F542;F285;F224

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