CN112270489B - 一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，包括以下步骤：建立基础数据表、建立网络模型、自动造价和自动复核；本发明以设计单位的图纸和数量表为基础，既可以自动建立工程项目零号台账和造价分项，大大提高工程项目造价文件的建立效率，又同时可以对分项自动计算数量和套用定额，形成工程项目造价成果文件，复核造价的合理性，将造价工程师从重复、低效的算量、套定额工作中解放出来，大大提高工程项目造价的速度、准确性和合理性。通过不断地数据积累和机器学习，自动造价方法会越来越智能、越来越快、越来越准确、越来越趋于合理。

Description

一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法
技术领域
本发明涉及工程造价人工智能领域，尤其涉及一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法。
背景技术
工程项目基本建设程序及其进程是由基本建设的客观规律决定的，受工程项目地质、水文等自然条件和物质技术条件的严格制约，并且要求按照符合既定需要和有科学根据的总体设计进行建设与管理，工程项目基本建设程序一般分为决策阶段、设计阶段、施工阶段和营运阶段四个阶段，每一个阶段的每一个环节都要编制对应的造价文件，用于投资控制和造价管理，其中设计阶段的设计概算和施工图预算对工程项目的造价管理和投资控制的影响最大，因此，设计单位编制的设计概算和施工图预算都应通过行业管理部门的审查，才能作为投资控制和造价管理的依据，工程项目批复的设计概算是其投资控制的最高限额；
一个工程项目初步设计或施工图设计的设计周期一般为半年，设计概算或施工图预算等造价文件编制和审查各一个月，则真正的设计时间只有四个月，大部分项目业主和行业管理部门都要求缩短造价文件的编制和审查时间，有些项目甚至编制和审查工作都只给三天时间，是很难保证造价文件的编制和审查质量的，现有的工程造价分析方法的编制与审查效率较低，增加了造价工程师的工作量和工作强度，且对工程项目造价的编制在速度、准确性和合理性上都有所不足，因此，本发明提出一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，该方法以设计单位的图纸和数量表为基础，可以自动建立工程项目零号台账和造价分项，对分项自动套用定额和计算数量，形成工程项目造价成果文件，并复核造价数据的准确性与合理性。
为了实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，包括以下步骤：
步骤一：建立基础数据表
建立工程造价的基础数据表，包括全国的定额库与工程所在地的补充定额库、全国标准的分项标准与工程所在地的补充分项标准、工程所在地的材料价格信息、工程所在地的费率表、工程所在地的人工单价、工程组价方案、历史项目造价成果文件、历史项目设计数量表和历史项目造价依据；
步骤二：建立网络模型
根据步骤一，根据自然语言分析与人工智能技术，将基础数据表进行语义分解，并建立基础数据表条目与标准分项的对应关系模型；
步骤三：自动造价
根据步骤二，根据用户工程项目的资料，自动建立零号台账与造价分项树，进行分项组价方案自动套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，完成自动造价；
步骤四：自动复核
根据步骤三，通过工程参数及神经网络模型，自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，形成最终的造价成果文件。
进一步改进在于：所述步骤一中，所述造价文件基础数据表指编制与审查工程项目造价文件遵循的符合国家或地区行业标准与规范的基础数据表，所述设计数量表无须按照统一固定的模板和格式进行编制。
进一步改进在于：所述步骤二中，所述建立与标准分项的对应关系，指通过对历史造价文件的设计数量表的每一张表的具体内容，进行识别与自然语言处理，对设计数量表的每一个数据信息进行全局与上下文分析，通过机器学习的方法，建立不同方法描述下的设计数量表信息与标准分项信息的关联关系模型。
进一步改进在于：所述步骤三中，所述自动建立零号台账和造价分项树，指用户在机器学习完成后，先导入工程造价任务的工程设计数量表并对工程的设计数量表按照统一的方法进行识别与自然语言处理，接着用建立好的关联关系模型自动形成该工程项目对应的零号台账和造价分项树。
进一步改进在于：所述步骤三中，所述根据设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，指通过组价方案自动完成分项定额套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，然后按照工程类型对应的造价编制办法，计算造价文件，形成造价初步成果文件。
进一步改进在于：所述步骤四中，所述自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，指将工程的参数信息放入造价数据网络模型中进行计算，并计算该工程造价文件与历史造价文件的数据偏差，分析偏差主要原因，用于自动复核与校验该工程造价水平的准确性与合理性。
进一步改进在于：所述步骤四中，所述形成最终的造价成果文件，指先经过自动建立造价文件、造价分项、分项组价、自动计算定额数量与分项数量以及通过造价数据网络模型自动复核与校验后，形成最终的造价文件，再按照当前工程类型对应的造价编制办法进行自动计算，形成工程造价全套的成果数据。
本发明的有益效果为：本发明以设计单位的图纸和数量表为基础，既可以自动建立工程项目零号台账和造价分项，大大提高工程项目造价文件的建立效率，又同时可以对分项自动计算数量和套用定额，形成工程项目造价成果文件，复核造价的合理性，将造价工程师从重复、低效的算量、套定额工作中解放出来，大大提高工程项目造价的速度、准确性和合理性，且通过自动建立造价文件、造价分项、分项组价、自动计算定额数量与分项数量并通过造价数据网络模型自动复核与校验后，形成了最终的造价文件，并按照当前工程类型对应的造价编制办法进行自动计算，形成工程造价全套的成果数据，同时将过程中机器学习与训练的模型全部保存下来，使自动造价方法越来越智能、越来越快、越来越准确、越来越趋于合理。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1所示，本实施例提供了一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，包括以下步骤：
步骤一：建立基础数据表
建立工程造价的基础数据表，包括全国的定额库与工程所在地的补充定额库、全国标准的分项标准与工程所在地的补充分项标准、工程所在地的材料价格信息、工程所在地的费率表、工程所在地的人工单价、工程组价方案、历史项目造价成果文件、历史项目设计数量表和历史项目造价依据，其中所述造价文件基础数据表指编制与审查工程项目造价文件遵循的符合国家或地区行业标准与规范的基础数据表，所述设计数量表无须按照统一固定的模板和格式进行编制；
步骤二：建立网络模型
根据步骤一，根据自然语言分析与人工智能技术，将基础数据表进行语义分解，并建立基础数据表条目与标准分项的对应关系模型，其中所述建立与标准分项的对应关系，指通过对历史造价文件的设计数量表的每一张表的具体内容，进行识别与自然语言处理，对设计数量表的每一个数据信息进行全局与上下文分析，通过机器学习的方法，建立不同方法描述下的设计数量表信息与标准分项信息的关联关系模型；
步骤三：自动造价
根据步骤二，根据用户工程项目的资料，自动建立零号台账与造价分项树，进行分项组价方案自动套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，完成自动造价，其中所述自动建立零号台账和造价分项树，指用户在机器学习完成后，先导入工程造价任务的工程设计数量表并对工程的设计数量表按照统一的方法进行识别与自然语言处理，接着用建立好的关联关系模型自动形成该工程项目对应的零号台账和造价分项树，所述根据设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，指通过组价方案自动完成分项定额套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，然后按照工程类型对应的造价编制办法，计算造价文件，形成造价初步成果文件；
步骤四：自动复核
根据步骤三，通过工程参数及神经网络模型，自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，形成最终的造价成果文件，其中所述自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，指将工程的参数信息放入造价数据网络模型中进行计算，并计算该工程造价文件与历史造价文件的数据偏差，分析偏差主要原因，用于自动复核与校验该工程造价水平的准确性与合理性，所述形成最终的造价成果文件，指先经过自动建立造价文件、造价分项、分项组价、自动计算定额数量与分项数量以及通过造价数据网络模型自动复核与校验后，形成最终的造价文件，再按照当前工程类型对应的造价编制办法进行自动计算，形成工程造价全套的成果数据。
该通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法以设计单位的图纸和数量表为基础，既可以自动建立工程项目零号台账和造价分项，大大提高工程项目造价文件的建立效率，又同时可以对分项自动计算数量和套用定额，形成工程项目造价成果文件，复核造价的合理性，将造价工程师从重复、低效的算量、套定额工作中解放出来，大大提高工程项目造价的速度、准确性和合理性，且通过自动建立造价文件、造价分项、分项组价、自动计算定额数量与分项数量并通过造价数据网络模型自动复核与校验后，形成了最终的造价文件，并按照当前工程类型对应的造价编制办法进行自动计算，形成工程造价全套的成果数据，同时将过程中机器学习与训练的模型全部保存下来，使自动造价方法越来越智能、越来越快、越来越准确、越来越趋于合理。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：建立基础数据表
建立工程造价的基础数据表，包括全国的定额库与工程所在地的补充定额库、全国标准的分项标准与工程所在地的补充分项标准、工程所在地的材料价格信息、工程所在地的费率表、工程所在地的人工单价、工程组价方案、历史项目造价成果文件、历史项目设计数量表和历史项目造价依据，所述基础数据表指编制与审查工程项目造价文件遵循的符合国家或地区行业标准与规范的基础数据表，所述设计数量表无须按照统一固定的模板和格式进行编制；
步骤二：建立网络模型
根据步骤一，根据自然语言分析与人工智能技术，将基础数据表进行语义分解，并建立基础数据表条目与标准分项的对应关系模型；
步骤三：自动造价
根据步骤二，根据用户工程项目的资料，自动建立零号台账与造价分项树，进行分项组价方案自动套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，完成自动造价；
步骤四：自动复核
根据步骤三，通过工程参数及神经网络模型，自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，形成最终的造价成果文件，所述形成最终的造价成果文件为先经过自动建立造价文件、造价分项、分项组价、自动计算定额数量与分项数量以及通过造价数据网络模型自动复核与校验后，形成最终的造价文件，再按照当前工程类型对应的造价编制办法进行自动计算，形成工程造价全套的成果数据。
2.根据权利要求1所述的一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，其特征在于：所述步骤二中，建立与标准分项的对应关系，指通过对历史造价文件的设计数量表的每一张表的具体内容，进行识别与自然语言处理，对设计数量表的每一个数据信息进行全局与上下文分析，通过机器学习的方法，建立不同方法描述下的设计数量表信息与标准分项信息的关联关系模型。
3.根据权利要求1所述的一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，其特征在于：所述步骤三中，所述自动建立零号台账和造价分项树，指用户在机器学习完成后，先导入工程造价任务的工程设计数量表并对工程的设计数量表按照统一的方法进行识别与自然语言处理，接着用建立好的关联关系模型自动形成该工程项目对应的零号台账和造价分项树。
4.根据权利要求1所述的一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，其特征在于：所述步骤三中，根据设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，指通过组价方案自动完成分项定额套用，并根据相关设计数量表的关联关系计算分项与定额数量，然后按照工程类型对应的造价编制办法，计算造价文件，形成造价初步成果文件。
5.根据权利要求1所述的一种通过机器学习的方式建立的工程造价分析方法，其特征在于：所述步骤四中，所述自动复核与校验工程造价水平的准确性与合理性，指将工程的参数信息放入造价数据网络模型中进行计算，并计算工程造价文件与历史造价文件的数据偏差，分析偏差主要原因，用于自动复核与校验该工程造价水平的准确性与合理性。
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