基于人工神经元网络的建筑工程造价预测方法研究

本文系统分析了建筑工程造价影响因素,确定了建筑工程分类特征集,训练集,学习模型,给出了人工神经元住宅造价预测实例。     

考虑影响因素的隐马尔可夫模型在经济预测中的应用

定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法,因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测,时间序列预测法是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于因果预测法只利用某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述变量自身时间序列结构的功能;而时间序列预测法只能描述变量自身序列的结构,但没有考虑其他相关因素的影响,因此本文提出基于观测向量序列的隐马尔可夫模型(HMM)预测方法,该方法能同时考虑变量自身序列结构以及相关因素的影响。首先介绍HMM基本理论;其次,在模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于观测向量序列HMM预测算法;最后分别进行仿真实验和实证研究,结果表明该方法的有效性。     

简析建筑工程造价的动态管理与控制

在建设建筑工程的各个阶段均应强化造价的动态管控工作,以保证造价动态管理能够发挥出应有的作用。由于建筑工程的造价会受到多种因素的影响,如材料因素及施工管理因素等,所以应保证动态管控措施的全面性。本文分析了造价动态管理的重要作用,同时论述了建筑工程造价的动态管理与控制措施,包括工程项目决策与设计中的造价动态管控,施工与竣工中的造价动态管控及材料差额处理方法。     

浅谈建筑项目工程造价的不确定因素及其控制

建筑工程项目一般周期长,物力、人力、财力消耗难以准确计算,存在许多的不确定因素影响。本文通过对建筑工程造价的特点、构成以及计价模式、计价依据等,对影响建筑工程造价的具体因素进行了分析。     

刍议建筑工程造价资金管理模式的改进

对于建筑工程来说,工程造价是使用和投入最为关键的因素,因此,科学合理的对建筑工程造价进行分析和控制,有利于工程项目顺利的完成施工工作,有利于将工程的投资效益最大化。这篇文章就对建筑工程造价管理问题进行分析,提出改进工程造价资金管理方法的建议,让建筑工程的经济效益最大化,为未来建筑工程工程造价资金管理提供参考。     

建筑工程造价影响因素的分析

建筑工程造价的内涵包括工程造价的概念及构成。项目决策阶段工程造价影响因素主要有建筑工程投资决策、政府对工程建设的管理、建设期间的经济社会环境及自然环境、设计施工和人员因素对建筑工程造价的影响等。     

建筑施工企业加强工程造价管理的有效策略分析

建筑工程造价是对建筑工程项目的经济效益指标和社会效益指标的综合反映,而对建筑工程造价的合理确定以及科学有效的管理,则是优化工程建设项目管理的一项重要手段。建筑工程造价的管理是一项具有很强技术性和专业性的工作,且对于建筑工程造价的影响因素非常多。因此,怎样结合工程造价理论和项目实际情况来将建筑工程的人力、物力和财力进行优化配置,以此来从根本上加强对建筑工程造价进行科学有效的管理,使得建筑工程造价的增幅管理在合理可控的范围之内,是摆在所有施工企业及其工程管理人员面前的一道重要课题。本文基于我国建筑工程造价管理的现状,对建筑工程造价管理问题的对策进行了浅要的分析和探讨。     

建筑工程造价预算控制要点及其把握

在建筑工程中,建筑工程造价预算控制到位与否,对建筑工程的投资效益有着决定性的影响。因而作为建筑施工企业,必须在建筑工程健全全程加强对建筑工程造价预算的控制。本文正是基于这一背景,首先分析了建筑工程造价预算控制的要点;其次分析了建筑工程预算控制不当的成因;再次就如何加强建筑工程造价预算控制提出了几点对策;最后对全文进行了简单的总结。旨在与同行进行业务交流,以更好地促进建筑工程造价预算控制成效,最大化的确保工程质量和投资效益,进而在提高企业社会效益的同时实现企业经济效益的最大化。     

关于建筑工程造价管理存在的问题及其对策的探讨

造价管理是建筑工程管理的重要内容之一,是影响工程经济效益的关键手段。因此,加强建筑工程造价管理具有十分重要的意义。文章就建筑工程造价管理现状中存在的主要问题进行了分析,在此基础上,提出相应的对策,旨在不断改进造价管理方法,以尽量降低工程造价为目的,探寻加强建筑工程造价管理的有效策略。     

建筑工程造价的合理控制方法探索研究

随着我国经济的发展,城市建设逐渐加快,在开展建设时要合理控制建筑工程造价,把工程造价控制在可批准的范围内,保证建筑工程的正常建设。从建筑工程的决策、设计、招投标、施工到结算等各个阶段的造价进行合理控制,可以有效降低工程的造价,让各种资源得到最大化利用。本文对建筑工程造价存在的问题进行了分析,探索研究了建筑工程造价的合理控制方法。     

时间序列分析模型在我国GDP中的应用

由于多种因素可以影响到GDP的增长,虽然可以通过经济增长理论知道GDP的增长是由于资本存量、劳动力数量、技术进步等因素,一些GDP的增长还可能会受到例如自然灾害、天气状况等不可预测因素的影响。因此,时间序列模型成为预测GDP增长的有效工具。本文以我国1978年至2008年的31个GDP年度数据为例,运用时间序列分析中的ARIMA(0.1.1)模型,通过识别、估计、诊断等过程,结合统计软件SAS实证分析了数据的变化情况,得到了误差较小、短期预测较为准确的满意结果。     

建筑工程的造价预算及审核研究

造价预算作为建筑工程成本管理的重要内容之一,对整个建筑工程项目最终可取得的利润有着关键的影响。但我国建筑行业在造价预算及审核上仍存在一些问题,面临着较大的挑战。文章首先分析了建筑工程造价预算管理现状,然后介绍了建筑工程造价预算审核的内容,最后对建筑工程的造价预算及审核办法进行了探讨。     

建筑工程造价预算控制策略分析

工程造价预算在工程建设中处于举足轻重的地位,预算的合理控制是工程建设顺利进行的保障。然而在实际中,由于预算编制的不合理性、相关不确定因素的影响以及缺乏对工程实施过程中造价的有效控制等原因,直接导致了工程实际支出超预算的情况比较严重,难以实现有效的预算控制。针对此种情况,笔者认为,不仅要注重工程预算、提高建筑工程预算编制的合理性,还要最大限度地考虑相关不确定因素,降低该因素对工程实际支出的影响,提高预算编制的准确性,还要注重对工程实施过程中造价的有效控制。如此,才是实现建筑工程造价预算控制的策略之所在。     

河北社会消费品零售总额SARIMA预测模型

本文运用时间序列分析方法中的季节时间序列模型(SARIMA),对2003年～2010年的河北省社会消费品零售总额进行时间序列模型分析。分析结果显示,SARIMA模型较好地消除了时间序列的季节因素影响和趋势的变动,且模型短期预测效果极佳,通过模型预测了2011年各月河北省社会消费品零售总额,同时提出增加农村消费是提高消费政策的重点。     

建筑工程项目造价管理的有效措施

工程项目造价管理具有技术性、经济性和政策性的特征,工程项目造价管理的实践性很强。影响工程项目造价管理的因素有很多,主要的一些因素包括：施工技术、工程现场管理、项目管理、工程设计以及经济法律法规。其中,工程项目管理对工程造价的影响最大,本文着重分析建筑工程项目造价管理的有效措施。     

基于神经网络的股票市场预测研究综述

本文总结了常见的股票市场预测方法,基本面分析方法,技术分析方法,时间序列分析方法,最后重点总结了基于神经网络的股票市场预测方法。     

基于时间序列与机器算法的工商银行股票预测分析

股票市场在国家经济发展中发挥着重要作用,对于投资者来说,其有可能获得超额收益,也有可能遭受巨大损失。因此,如何合理地对股票未来发展作出预测,是投资者关心的问题。文章基于支持向量机、逻辑回归及BP神经网络3种机器学习算法建立分类预测模型,对工商银行股票下一个交易日的涨跌走势进行分析预测,并使用时间序列ARIMA模型进行预测,综合考虑训练模型,分析比较时间序列模型与机器学习对工商银行股票的预测能力。     

试论建筑工程全过程造价的控制措施

市场竞争的日益激烈,建筑项目工程要追求更大经济利益的获得,就必须重视建筑工程全过程的造价控制。建筑工程的造价控制是一个动态的过程,贯穿于建筑工程的始终,每一环节的造价控制都与工程整体造价有直接的关系。本文阐述了建筑工程造价控制的必要性,介绍项目工程造价控制中采用的方法,探讨建筑工程全过程造价的控制措施。     

基于结构可变的RBF神经网络的时间序列预测

基于神经网络的时间序列预测方法,需要正确确定网络结构,它关系到所建模型的合理性以及预测的准确性。目前确定网络结构的绝大多数方法,其网络结构一经训练确定便保持不变。然而现实中许多时间序列呈现非平稳性,其结构经常发生变化,这就要求网络结构能够动态可调,因此本文提出结构可变的径向基函数(RBF)神经网络预测模型。并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于结构可变RBF网络的时间序列在线预测;最后采用CRU钢铁价格指数月数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性。     

基于ANN-GA的混沌时间序列预测方法研究

本文基于遗传算法和神经网络理论提出了一种混沌预测的改进方法,即C-ANN-GA混合预测方法;通过实例分析,证明该方法是一种用于混沌时间序列预测的有效方法.