本文選題：定額編制 + 定額影響因素　； 參考：《長(zhǎng)沙理工大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，新工藝、新設(shè)備、新技術(shù)、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(shè)要求，致使一些項(xiàng)目投資控制缺少依據(jù)，從而失去對(duì)工程計(jì)價(jià)的快速反映，造成工程造價(jià)管理失控。因此急需編制針對(duì)各地區(qū)的補(bǔ)充定額。 本文首先闡述了國(guó)內(nèi)外定額的研究現(xiàn)狀，并分析對(duì)現(xiàn)行定額的編制方法及編制補(bǔ)充定額的重要性及現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)AHP法對(duì)眾多影響因素進(jìn)行篩選，確定出5個(gè)主要的定額影響因素。通過(guò)對(duì)公路補(bǔ)充定額傳統(tǒng)編制方法研究，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定額生成系數(shù)模型，計(jì)算出能更加真實(shí)反映生產(chǎn)管理水平的數(shù)據(jù)，為整個(gè)定額體系的合理編制奠定基礎(chǔ)。 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(bǔ)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(luò)的5個(gè)輸入神經(jīng)元。運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層定額生成系數(shù)的內(nèi)涵，并應(yīng)用MATLAB對(duì)定額原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。在建模過(guò)程中，采用改變模型中隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)類別的試湊方法，分別進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)，通過(guò)比較均方差，發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為14、訓(xùn)練函數(shù)為traingda、激活函數(shù)為pureline的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練樣本的檢驗(yàn)時(shí)，所得的預(yù)測(cè)誤差很小。再通過(guò)4組檢測(cè)樣本的驗(yàn)證說(shuō)明該模型已訓(xùn)練成功。最后結(jié)合《云南公路工程定額編制規(guī)程的關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用》研究課題，，運(yùn)用構(gòu)建的計(jì)算模型進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)震顫標(biāo)線、路塹土工格室三維植被網(wǎng)、特殊路基防排水處理三個(gè)定額子目驗(yàn)證模型能夠推導(dǎo)出定額生成系數(shù)，并且通過(guò)定額生成系數(shù)得到補(bǔ)充定額。通過(guò)實(shí)例分析，驗(yàn)證了本文所建模型的科學(xué)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(xué)位授予單位】：長(zhǎng)沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F542;F285;F224

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本文編號(hào)：1899318