CN113592538A - 一种工程造价概算方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种工程造价概算方法及系统，其使用二分决策树自动判定当前工程应当采用定额计价模式还是市场计价模式，在分裂决策树时，基于预测精度提升的幅度最大的原则来选择进行分裂树的项目特征，使得决策树进行最快速的分裂；同时对于数值型数据，事先进行数据处理，依据预测精度最大的原则确定分组界限值，算法简明、节省了计算机算力；当系统判定应当使用市场计价模式时，基于过往价格数据绘制出价格‑时间变化曲线，从而精准预测当前工程工期内的价格变化情况。
Description
技术领域
本发明属于计算机软件技术领域，特别涉及一种工程造价概算方法及系统。
背景技术
工程造价又称工程概预算，是对工程项目所需全部建设费用计算成果的统称。在整个项目建设周期中需要多次计价，其中在项目的初步设计阶段进行的计价被称为工程造价概算。工造造价费用一般包括人工费、材料费、机械(购置、租用、损耗)费、间接费(管理费)、税金、利润等项目。编制工程造价的过程可分为工程量计算阶段和工程计价阶段。对于前者，采运用BIM技术可以极大地提升工程量计算的准确性，相关技术较为成熟。计算出工程量后，分项乘以概算定额基价即可确定出人工、材料、机械工程费(三量三价)，再加上间接费、利润、税金等得出最终的工程预算造价，这是目前工程造价计算的通常做法。工程定额计价标准可以通过查询建筑工程手册或国家和地方发布的各种指导性计价规范来获得，因此定额计价模式的优点在于标准统一(政府权威机构发布的规范通常在5-10年的范围内均是行业执行标准)、计算简捷，是目前业界最常用的一种工程造价计算方法(相关的技术可以参阅CN202110155029、CN202010919317等专利)。
然而，采用工程造价定额计价模式仍然存在有明显缺点：工程的项目种类繁多，不同工程在人工、材料、机械、管理等项目上的成本比重极为不一致，对于部分工程项目例如建筑安装工程造价来说，材料费的占比可以达到成本的70％，受材料价格市场的影响很大，而指导性计价规范是一个固定值，并不涉及市场价格变动，因此用户在计算这类项目时，使用定额计价模式将导致实际成本与预算出现极大地偏差。
发明内容
本申请的内容是提供一种工程造价概算方法，其目的是克服目前工程造价软件通常只采用定额计价模式、不能准确进行造价概算的弊端，通过采集过往工程造价样本，经训练获得二分决策树模型，基于用户输入的数据自动为用户提供适合项目的工程计价模式，方便用户使用。在系统自动确定应使用市场计价模式而不是定额计价模式后，基于过往价格数据绘制出价格-时间变化曲线，从而精准预测当前工程工期内的价格变化情况。本发明的另一个目的是提供一种工程造价概算系统，其具有上述技术效果，使得造价概算具有极高的准确度。
为实现上述目的，本发明提供一种工程造价概算方法，其特征在于：
采集过往工程造价样本，获得各工程样本中是采用定额计价模式还是市场计价模式；
通过训练获得二分决策树模型，所述决策树由根节点、内节点、叶节点组成，根节点所在的位置为第0层，然后依次向下为第1层、第2层……第N层；所述叶节点分为“接受市场计价模式”或“不接受市场计价模式”两种；
使用该二分决策树模型自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式；
如果判定结果是定额计价模式，则按照各种建筑工程手册或指导性计价规范中规定的定额基价计算工程造价；如果判定结果是市场计价模式，则基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况，据此计算工程造价；
其中，所述模型训练的步骤为：
S1：对每个节点的是市场计价模式的正确结果和错误结果进行总数统计，在根节点中记录相应的数据；
S2：根据对市场计价模式的预测精度确定第1层进行分裂的项目特征，选择分裂后可以提高模型预测精度的项目特征作为内节点，对决策树进行分裂；对于多个可以满足分裂树要求的项目特征，则计算预测精度上升的幅度，幅度最大的被选作用于分裂的项目特征；
S3：在决策树第1层的内节点下属的各特征值中标注其下所涵盖的正确结果和错误结果的总数数据；
S4：以预测结果作为叶节点，分裂后检查每个特征值对应的分支，如果某个分支中只包含一种叶节点，则停止分裂，否则继续分裂；
S5：从剩余项目特征中依据S2中的方法找出进行第2层分裂的项目特征，依次检查是否满足S4的停止分裂条件，直至所有的项目特征均被用完，或者决策树的层数已经达到预先设定最大层数；
所述基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况的步骤为：
S6：采集过往价格信息，绘制出价格(Y)-时间(X)变化曲线；
S7：对近期某时段价格数据进行曲线拟合，获得该拟合曲线在所述时段内的曲线段S；
S8：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中找出所述时段之外、与曲线段S相似程度最高的其他曲线段S’；
S9：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中截取紧接所述曲线段S’之后、与当前工程工期相同时间长度的曲线，作为当前工程工期内的价格变化情况预测数据。
进一步地，在上述步骤S1之前，还有对数值型数据进行预处理的步骤S0，所述步骤S0为对数值型数据进行分组，具体包括：
S0.1：将当前项目特征按照数值大小进行一维顺序排列，然后在数值的上方或下方对应位置标注是否接受市场计价模式的结果；
S0.2：对每两个相邻的点，计算出它们的算数平均值；
S0.3：计算每个算数平均值的结果预测精度，找到比根节点预测精度高且预测精度最大的，将其对应的算数平均值当作是最终的分组界限值；
S0.4：基于所述分组界限值将数值型数据分为2-3组。
进一步地，所述步骤S8具体包括：
S8.1：用于进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标记为X1-Xk，共涉及k个横坐标；将上述横坐标代入拟合曲线，计算得到各点对应纵坐标，获得曲线段S的一系列坐标点(X1，Y1)，……，(Xi，Yi)，……，(Xk，Yk)；
S8.2：在价格(Y)-时间(X)变化曲线的某点(x1，y1)位置开始绘制与所述曲线段S相同形状的曲线段S’，即令(x1，y1)与(X1，Y1)的位置重合，然后根据(Xi，Yi)与(X1，Y1)的位置关系差，获得与(x1，y1)具有相同位置关系差的曲线段S’各点(Xi’，Yi’)所在位置；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1-xk的k个横坐标；xi与x1的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同，xi与曲线段S’上点(Xi’，Yi’)的横坐标Xi’相同；
S8.3：计算价格(Y)-时间(X)变化曲线上横坐标x1-xk范围内，各点(xi，yi)至所述曲线段S’各点(Xi’，Yi’)的算术平均距离D，
S8.4：重复S8.2-S8.3的过程，在用于拟合所述曲线S的所述时段之前，分别于价格(Y)-时间(X)变化曲线上的各点位置处绘制曲线段S’，并计算相应的算术平均距离D；获得具有最小D值的价格(Y)-时间(X)变化曲线的坐标(x1’，y1’)，则价格(Y)-时间(X)变化曲线上从(x1’，y1’)至(xk’，yk’)的曲线段为与用于拟合曲线S的时间段的曲线相似程度最高的其他曲线段S’；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi’与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1’-xk’的k个横坐标；xi’与x1’的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同。
此外，本发明还提供一种工程造价概算系统，其特征在于：包括：
采集模块，用于采集过往工程造价样本，获得各工程样本中是采用定额计价模式还是市场计价模式；
训练模块，通过训练获得二分决策树模型，所述决策树由根节点、内节点、叶节点组成，根节点所在的位置为第0层，然后依次向下为第1层、第2层……第N层；所述叶节点分为“接受市场计价模式”或“不接受市场计价模式”两种；
判定模块，使用该二分决策树模型自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式；
计算模块，如果判定结果是定额计价模式，则用于按照各种建筑工程手册或指导性计价规范中规定的定额基价计算工程造价；如果判定结果是市场计价模式，则用于基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况，据此计算工程造价；
其中，所述训练模块执行的模型训练的步骤为：
S1：对每个节点的是市场计价模式的正确结果和错误结果进行总数统计，在根节点中记录相应的数据；
S2：根据对市场计价模式的预测精度确定第1层进行分裂的项目特征，选择分裂后可以提高模型预测精度的项目特征作为内节点，对决策树进行分裂；对于多个可以满足分裂树要求的项目特征，则计算预测精度上升的幅度，幅度最大的被选作用于分裂的项目特征；
S3：在决策树第1层的内节点下属的各特征值中标注其下所涵盖的正确结果和错误结果的总数数据；
S4：以预测结果作为叶节点，分裂后检查每个特征值对应的分支，如果某个分支中只包含一种叶节点，则停止分裂，否则继续分裂；
S5：从剩余项目特征中依据S2中的方法找出进行第2层分裂的项目特征，依次检查是否满足S4的停止分裂条件，直至所有的项目特征均被用完，或者决策树的层数已经达到预先设定最大层数；
所述计算模块基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况的步骤为：
S6：采集过往价格信息，绘制出价格(Y)-时间(X)变化曲线；
S7：对近期某时段价格数据进行曲线拟合，获得该拟合曲线在所述时段内的曲线段S；
S8：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中找出所述时段之外、与曲线段S相似程度最高的其他曲线段S’；
S9：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中截取紧接所述曲线段S’之后、与当前工程工期相同时间长度的曲线，作为当前工程工期内的价格变化情况预测数据。
进一步地，在上述步骤S1之前，所述训练模块还执行对数值型数据进行预处理的步骤S0，所述步骤S0为对数值型数据进行分组，具体包括：
S0.1：将当前项目特征按照数值大小进行一维顺序排列，然后在数值的上方或下方对应位置标注是否接受市场计价模式的结果；
S0.2：对每两个相邻的点，计算出它们的算数平均值；
S0.3：计算每个算数平均值的结果预测精度，找到比根节点预测精度高且预测精度最大的，将其对应的算数平均值当作是最终的分组界限值；
S0.4：基于所述分组界限值将数值型数据分为2-3组。
进一步地，所述计算模块执行的所述步骤S8具体包括：
S8.1：用于进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标记为X1-Xk，共涉及k个横坐标；将上述横坐标代入拟合曲线，计算得到各点对应纵坐标，获得曲线段S的一系列坐标点(X1，Y1)，……，(Xi，Yi)，……，(Xk，Yk)；
S8.2：在价格(Y)-时间(X)变化曲线的某点(x1，y1)位置开始绘制与所述曲线段S相同形状的曲线段S’，即令(x1，y1)与(X1，Y1)的位置重合，然后根据(Xi，Yi)与(X1，Y1)的位置关系差，获得与(x1，y1)具有相同位置关系差的曲线段S’各点(Xi’，Yi’)所在位置；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1-xk的k个横坐标；xi与x1的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同，xi与曲线段S’上点(Xi’，Yi’)的横坐标Xi’相同；
S8.3：计算价格(Y)-时间(X)变化曲线上横坐标x1-xk范围内，各点(xi，yi)至所述曲线段S’各点(Xi’，Yi’)的算术平均距离D，
S8.4：重复S8.2-S8.3的过程，在用于拟合所述曲线S的所述时段之前，分别于价格(Y)-时间(X)变化曲线上的各点位置处绘制曲线段S’，并计算相应的算术平均距离D；获得具有最小D值的价格(Y)-时间(X)变化曲线的坐标(x1’，y1’)，则价格(Y)-时间(X)变化曲线上从(x1’，y1’)至(xk’，yk’)的曲线段为与用于拟合曲线S的时间段的曲线相似程度最高的其他曲线段S’；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi’与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1’-xk’的k个横坐标；xi’与x1’的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同。
本发明提供的一种工程造价概算方法及系统，具有以下优点：
(1)在进行工程造价概算时，基于用户输入的数据自动判断适合使用定额计价模式还是市场计价模式，为用户提供最合适的计价模式，不需要用户花精力去查询过往记录清单；
(2)判定采用二分决策树，依据预测精度上升的幅度最大的原则来选择进行分裂树的项目特征，使得决策树进行最快速的分裂；
(3)对于数值型数据，事先进行数据处理，依据预测精度最高的原则确定分组界限值，算法简明、节省了计算机算力；
在判定使用市场计价模式时，对近期时段的价格曲线进行拟合，找出历史中与之相类似的价格变化曲线，从而获得当前工期时长的价格预测结果，预测结果与真实情况较为接近。
附图说明
图1是本发明的工程造价概算系统所用计算软件的主界面。
图2是全国水泥P.O42.5价格指数在一年内的变化趋势图。
图3是全国水泥P.O42.5价格指数在某一时段内的变化趋势拟合曲线结果。
具体实施方式
以下具体实施例将对本发明做进一步详细说明。此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：目前的工程造价软件，多是只提供定额计价模式，即使个别软件为用户提供选项，令用户可以自由选择定额计价模式或者市场计价模式，用户也不清楚是否在当前工程概算中应该选择定额计价模式还是市场计价模式。因此，目前的软件计算内核亟待改进。
基于此目的，本发明提供的一种工程造价概算方法及系统，其使用的软件可以基于数据库分析建模，自动分情况向用户推荐采用何种模式进行造价计算。申请人进行了市场调研，在软件中导入了相关的数据库中的过往工程造价样本，得到不同工程项目是接受定额计价模式还是市场计价模式的一手材料。由于造价受到价格波动、工期长短、各级政策等诸多因素的影响，为了简便讨论，仅列出工程项目类别、工期(工期长短影响人工费、机械使用费和管理费)、材料费上涨率这几种统计中影响决策较大的几个因素，列表1所示：
表1
基于该数据，由于最终的判定结果只涉及“接受”和“不接受”市场计价模式两种结果，因此软件中主要采用二分树来进行是否采用市场计价模式的自动判定。通过训练获得二分决策树模型，所述决策树由根节点、内节点、叶节点组成，根节点所在的位置为第0层，然后依次向下为第1层、第2层……第N层；所述叶节点分为“接受市场计价模式”或“不接受市场计价模式”两种；
使用该二分决策树模型自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式；
其中，所述模型训练的步骤为：
S1：对每个节点的是市场计价模式的正确结果和错误结果进行总数统计，在根节点中记录相应的数据。在类别栏中有22个“接受”、18个“不接受”，因此在根节点记录为(22,18)。
S2：根据对市场计价模式的预测精度确定第1层进行分裂的项目特征，选择分裂后可以提高模型预测精度的项目特征作为内节点，对决策树进行分裂；对于多个可以满足分裂树要求的项目特征，则计算预测精度上升的幅度，幅度最大的被选作用于分裂的项目特征。预测精度指的是错误预测结果的数量和总数量之比，对应于本发明的表1时，根节点的“接受”数量(22)大于“不接受”数量(18)，基于多数优先的原则，预测结果是“接受”市场计价模式的几率即为预测精度，结果预测精度为55％(22/40＝55％)。而经“项目类型”特征分裂后，“设备安装工程”、“工期”、“材料费涨幅”项下分有9/0、9/4、4/14个“接受/不接受”，因此预测结果是“接受”、“接受”、“不接受”是正确预测。在决策树的某个节点上，计算分裂前和分裂后的精度，如果前者比后者高，则不分裂该树；相反，如果分裂前比分裂后低，表明进行了能提升模型精确度的再分类，则应该分裂该树。据此，统计“项目类型”、“工期”、“材料费涨幅”三者分别作为第1层项目特征时前后对市场计价模式的预测精度。根据规则，可知“项目类型”特征下分裂后“设备安装工程”、“工期”、“材料费涨幅”项下分有9个“接受”、9个“接受”、14个“不接受”，共有32个预测正确，因此模型预测精度为80％(32/40＝80％)。对比分裂前的预测精度是55％，可知精度上升幅度为25％。经计算，25％是三者中最大的(“工期”上升20％，“材料费涨幅”上升7.5％)，应当根据该项目进行分裂。
S3：在决策树第1层的内节点下属的各特征值中标注其下所涵盖的正确结果和错误结果的总数数据。据此，将“项目类型”下属的“设备安装工程”、“污染土石方工程”、“土壤修复工程”三个特征值下分别标注(9,0)、(9,4)、(4,14)。
S4：以预测结果作为叶节点，分裂后检查每个特征值对应的分支，如果某个分支中只包含一种叶节点，则停止分裂，否则继续分裂。对于本案，叶节点仅为“接受”和“不接受”两种，在仅依据“项目类型”下面的三个特征值分裂一次后，只有“设备安装工程”的叶节点同属一类“接受”，另外两个特征值则都具有“接受”和“不接受”，应当继续进行分裂。
S5：从剩余项目特征中依据S2中的方法找出进行第2层分裂的项目特征，依次检查是否满足S4的停止分裂条件，直至所有的项目特征均被用完，或者决策树的层数已经达到设定的最大层数。据此，因此在第2层中以“工期”项目特征进行分裂，第3层中以“材料费涨幅”进行分裂，得到最终的决策树。上述表1只是为了便于说明算法，将项目特征限定为三个，实际软件中影响造价的因素多达几十项(例如可以将工期影响的人工费、机械费、管理费都进行单列)，决策树如果依据全部项目特征进行分裂，将导致树的分支过多，影响计算机的运算速度，造成过拟合，使得模型的通用性变差。每次分裂都让各个特征值下的样本数量大幅减少，从而使得剩余的项目特征对精度的影响逐渐减小，当决策树的层级已经达到六层之上时，后续参数的影响程度不到1％，再进行分裂的意义不大。此外，须知软件应以方便用户使用为宜，不可能让用户按照列表将当前工程项目的几十项数据全部输入才得出是使用定额计价模式还是市场计价模式的结论，应当至少在用户输入几项重要的数据时就可以得出。平衡各种因素，本发明将决策树分裂的层级限制为六层。
实施例二：实际上，表1的数据是处理过的数据，原始的数据当中诸如“材料费涨幅”是一个确定的数值而不是像表1中的“高”、“低”这样的表观值，实际的数值如下表2所示。
表2
倘若将基于上述数值对决策树进行分裂，则特征值过多，影响计算效率，而且模型的复用性很低。因此，应当对上述数值型数据进行分组，为了让各分支下的数据量不至于过低，考虑分为2-3组较为适宜。因此，在上述步骤S1之前，还有对数值型数据进行预处理的步骤S0。以分两组为例，具体的分组方法为：
S0.1：将所有项目特征“材料费涨幅”按照数值大小进行一维顺序排列，然后在数值的上方或下方对应位置标注是否接受市场计价模式的结果。
S0.2：对每两个相邻的点，计算出它们的算数平均值。由于上表中有40个数值，因此可以得到39个算数平均值。
S0.3：计算每个算数平均值的结果预测精度，找到比根节点预测精度高且预测精度最大的，将其对应的算数平均值当作是最终的分组界限值。经计算可知24.5％和27％的算数平均值25.75％(为了记录简便可以记为25％)可以获得最大的预测精度，其预测精度为60％(比根节点的55％高)。
S0.4：基于所述分组界限值将数值型数据依据分组界限值分为2-3组。本实施例中，基于分组界限值可以将数据分为25％以上(不包括本数)的(使用涨幅“高”代指)和25％以下(包括本数)的(使用涨幅“低”代指)两大组。
上述预处理步骤同样可以用于处理“工期”等其他数值型数据。工期在造价表单中一般都写成“XX年XX月”或“XX日”，经过计算分组界限值，可以“3年”为界将工期划分为“3年(不包括本数)以下”和“3年(包括本数)及以上”。
经过上述步骤S0-S5，可以获得决策是否使用定额计价模式的判断模型，当用户输入几项数据之后(图1是本发明的工程造价概算系统所用计算软件的主界面)，即可自动判定应当采用定额计价模式还是市场计价模式，从而方便用户进行工程造价概算。
实施例三：本发明所使用的软件，能够自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式。如果判定结果是定额计价模式，则按照各种建筑工程手册或指导性计价规范中规定的定额基价计算工程造价；如果判定结果是市场计价模式，则基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况，据此计算工程造价。
图2是全国水泥P.O42.5价格指数在一年内的变化趋势图。可以看出，在一年内，全国水泥价格指数最低135.95，最高159.8，最高指数比最低指数高出17.5％，水泥价格的涨跌幅非常明显，对于受材料价格影响较大的建筑安装工程来说，很有必要采用市场计价模式。
本发明的基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况的步骤为：
S6：采集过往价格信息，绘制出价格(Y)-时间(X)变化曲线(参见图2)；
S7：对近期某时段价格数据进行曲线拟合，获得该拟合曲线在所述时段内的曲线段S(参见图3)；
S8：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中找出所述时段之外、与曲线段S相似程度最高的其他曲线段S’；
S9：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中截取紧接所述曲线段S’之后、与当前工程工期相同时间长度的曲线，作为当前工程工期内的价格变化情况预测数据。
其中，所述步骤S8具体包括：
S8.1：用于进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标记为X1-Xk，共涉及k个横坐标；将上述横坐标代入拟合曲线，计算得到各点对应纵坐标，获得曲线段S的一系列坐标点(X1，Y1)，……，(Xi，Yi)，……，(Xk，Yk)；
S8.2：在价格(Y)-时间(X)变化曲线的某点(x1，y1)位置开始绘制与所述曲线段S相同形状的曲线段S’，即令(x1，y1)与(X1，Y1)的位置重合，然后根据(Xi，Yi)与(X1，Y1)的位置关系差，获得与(x1，y1)具有相同位置关系差的曲线段S’各点(Xi’，Yi’)所在位置；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1-xk的k个横坐标；xi与x1的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同，xi与曲线段S’上点(Xi’，Yi’)的横坐标Xi’相同；
S8.3：计算价格(Y)-时间(X)变化曲线上横坐标x1-xk范围内，各点(xi，yi)至所述曲线段S’各点(Xi’，Yi’)的算术平均距离D，
S8.4：重复S8.2-S8.3的过程，在用于拟合所述曲线S的所述时段之前，分别于价格(Y)-时间(X)变化曲线上的各点位置处绘制曲线段S’，并计算相应的算术平均距离D；获得具有最小D值的价格(Y)-时间(X)变化曲线的坐标(x1’，y1’)，则价格(Y)-时间(X)变化曲线上从(x1’，y1’)至(xk’，yk’)的曲线段为与用于拟合曲线S的时间段的曲线相似程度最高的其他曲线段S’；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi’与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1’-xk’的k个横坐标；xi’与x1’的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同。
使用2021/5/18至2021/6/1这半月之间的全国水泥P.O42.5价格指数作为示例进行演示，这段时间内的水泥价格指数参见表3(节假日不发布水泥价格指数)。
表3
由于时间2021/5/18在Excel中过大，为了便于拟合，将其横坐标改为1，依次将后续的时间横坐标改为2-15。图3是全国水泥P.O42.5价格指数在上述时段内的变化趋势拟合曲线结果。可知拟合出的二次曲线近似为f(x)＝-0.024x2+0.210x+158.848(具体采用几次曲线完全可以基于需要进行调整，一般都是采用线性回归或二次抛物线回归)。将横坐标1-15依次代入，可以计算出相应的15个坐标值，得到曲线段S。
在图2的价格-时间曲线中任一点(任一日期)的位置绘制与上述曲线段S相同形状的曲线段S’，然后计算15天内价格-时间曲线上各点到曲线段S’横坐标相同的对应点的距离(也就是对应Y值的差的绝对值)的算数平均值D，使用公式
计算；然后遍历价格-时间曲线上除了“2021/5/18至2021/6/1”这一段的坐标点，重复上述过程，获得最小的Dmin，从该点开始15天内水泥价格指数的变化趋势与“2021/5/18至2021/6/1”这一段相似程度最高。经过计算，该点为“2021/1/25”，在“2021/1/25至2021/2/8”这一时段的价格指数变化趋势与“2021/5/18至2021/6/1”这一段类似。可以看到“2021/2/8”后续的水泥价格指数呈迅速下降的趋势，与“2021/6/1”之后的情形极为类似，这说明了本发明所用方法的可靠性。
如果当前工程的工期是从“2021/6/2”开始持续三个月，则可以截取图2中“2021/2/9至2021/5/8”这三个月范围内的价格-时间曲线，获得的曲线段即为从“2021/6/2”开始三个月内的水泥价格指数预测数值。
本发明在提供了一种工程造价概算方法之外，还提供了本发明还提供一种工程造价概算装置，其设有各种模块以执行上述的工程造价概算方法的各步骤。具体的，本发明的装置所使用的软件系统界面如图1所示。在造价系统界面中，依次输入“项目类型”、“工期”等数据后，系统自动判定是采用定额计价模式还是市场计价模式，用户可以方便的使用本发明的软件。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其它的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种工程造价概算方法，其特征在于：
采集过往工程造价样本，获得各工程样本中是采用定额计价模式还是市场计价模式；
通过训练获得二分决策树模型，所述决策树由根节点、内节点、叶节点组成，根节点所在的位置为第0层，然后依次向下为第1层、第2层……第N层；所述叶节点分为“接受市场计价模式”或“不接受市场计价模式”两种；
使用该二分决策树模型自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式；
如果判定结果是定额计价模式，则按照各种建筑工程手册或指导性计价规范中规定的定额基价计算工程造价；如果判定结果是市场计价模式，则基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况，据此计算工程造价；
其中，所述模型训练的步骤为：
S1：对每个节点的是市场计价模式的正确结果和错误结果进行总数统计，在根节点中记录相应的数据；
S2：根据对市场计价模式的预测精度确定第1层进行分裂的项目特征，选择分裂后可以提高模型预测精度的项目特征作为内节点，对决策树进行分裂；对于多个可以满足分裂树要求的项目特征，则计算预测精度上升的幅度，幅度最大的被选作用于分裂的项目特征；
S3：在决策树第1层的内节点下属的各特征值中标注其下所涵盖的正确结果和错误结果的总数数据；
S4：以预测结果作为叶节点，分裂后检查每个特征值对应的分支，如果某个分支中只包含一种叶节点，则停止分裂，否则继续分裂；
S5：从剩余项目特征中依据S2中的方法找出进行第2层分裂的项目特征，依次检查是否满足S4的停止分裂条件，直至所有的项目特征均被用完，或者决策树的层数已经达到预先设定最大层数；
所述基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况的步骤为：
S6：采集过往价格信息，绘制出价格(Y)-时间(X)变化曲线；
S7：对近期某时段价格数据进行曲线拟合，获得该拟合曲线在所述时段内的曲线段S；
S8：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中找出所述时段之外、与曲线段S相似程度最高的其他曲线段S’；
S9：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中截取紧接所述曲线段S’之后、与当前工程工期相同时间长度的曲线，作为当前工程工期内的价格变化情况预测数据。
2.如权利要求1所述的工程造价概算方法，其特征在于：在上述步骤S1之前，还有对数值型数据进行预处理的步骤S0，所述步骤S0为对数值型数据进行分组，具体包括：
S0.1：将当前项目特征按照数值大小进行一维顺序排列，然后在数值的上方或下方对应位置标注是否接受市场计价模式的结果；
S0.2：对每两个相邻的点，计算出它们的算数平均值；
S0.3：计算每个算数平均值的结果预测精度，找到比根节点预测精度高且预测精度最大的，将其对应的算数平均值当作是最终的分组界限值；
S0.4：基于所述分组界限值将数值型数据分为2-3组。
3.如权利要求1所述的工程造价概算方法，其特征在于：所述步骤S8具体包括：
S8.1：用于进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标记为X1-Xk，共涉及k个横坐标；将上述横坐标代入拟合曲线，计算得到各点对应纵坐标，获得曲线段S的一系列坐标点(X1，Y1)，……，(Xi，Yi)，……，(Xk，Yk)；
S8.2：在价格(Y)-时间(X)变化曲线的某点(x1，y1)位置开始绘制与所述曲线段S相同形状的曲线段S’，即令(x1，y1)与(X1，Y1)的位置重合，然后根据(Xi，Yi)与(X1，Y1)的位置关系差，获得与(x1，y1)具有相同位置关系差的曲线段S’各点(Xi’，Yi’)所在位置；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1-xk的k个横坐标；xi与x1的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同，xi与曲线段S’上点(Xi’，Yi’)的横坐标Xi’相同；
S8.3：计算价格(Y)-时间(X)变化曲线上横坐标x1-xk范围内，各点(xi，yi)至所述曲线段S’各点(Xi’，Yi’)的算术平均距离D，
S8.4：重复S8.2-S8.3的过程，在用于拟合所述曲线S的所述时段之前，分别于价格(Y)-时间(X)变化曲线上的各点位置处绘制曲线段S’，并计算相应的算术平均距离D；获得具有最小D值的价格(Y)-时间(X)变化曲线的坐标(x1’，y1’)，则价格(Y)-时间(X)变化曲线上从(x1’，y1’)至(xk’，yk’)的曲线段为与用于拟合曲线S的时间段的曲线相似程度最高的其他曲线段S’；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi’与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1’-xk’的k个横坐标；xi’与x1’的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同。
4.一种工程造价概算系统，其特征在于：包括：
采集模块，用于采集过往工程造价样本，获得各工程样本中是采用定额计价模式还是市场计价模式；
训练模块，通过训练获得二分决策树模型，所述决策树由根节点、内节点、叶节点组成，根节点所在的位置为第0层，然后依次向下为第1层、第2层……第N层；所述叶节点分为“接受市场计价模式”或“不接受市场计价模式”两种；
判定模块，使用该二分决策树模型自动判定当前用户的工程项目应当采用定额计价模式还是市场计价模式；
计算模块，如果判定结果是定额计价模式，则用于按照各种建筑工程手册或指导性计价规范中规定的定额基价计算工程造价；如果判定结果是市场计价模式，则用于基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况，据此计算工程造价；
其中，所述训练模块执行的模型训练的步骤为：
S1：对每个节点的是市场计价模式的正确结果和错误结果进行总数统计，在根节点中记录相应的数据；
S2：根据对市场计价模式的预测精度确定第1层进行分裂的项目特征，选择分裂后可以提高模型预测精度的项目特征作为内节点，对决策树进行分裂；对于多个可以满足分裂树要求的项目特征，则计算预测精度上升的幅度，幅度最大的被选作用于分裂的项目特征；
S3：在决策树第1层的内节点下属的各特征值中标注其下所涵盖的正确结果和错误结果的总数数据；
S4：以预测结果作为叶节点，分裂后检查每个特征值对应的分支，如果某个分支中只包含一种叶节点，则停止分裂，否则继续分裂；
S5：从剩余项目特征中依据S2中的方法找出进行第2层分裂的项目特征，依次检查是否满足S4的停止分裂条件，直至所有的项目特征均被用完，或者决策树的层数已经达到预先设定最大层数；
所述计算模块基于过往价格数据变化趋势预测当前工程工期内的价格变化情况的步骤为：
S6：采集过往价格信息，绘制出价格(Y)-时间(X)变化曲线；
S7：对近期某时段价格数据进行曲线拟合，获得该拟合曲线在所述时段内的曲线段S；
S8：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中找出所述时段之外、与曲线段S相似程度最高的其他曲线段S’；
S9：于所述价格(Y)-时间(X)变化曲线中截取紧接所述曲线段S’之后、与当前工程工期相同时间长度的曲线，作为当前工程工期内的价格变化情况预测数据。
5.如权利要求4所述的工程造价概算系统，其特征在于：在上述步骤S1之前，所述训练模块还执行对数值型数据进行预处理的步骤S0，所述步骤S0为对数值型数据进行分组，具体包括：
S0.1：将当前项目特征按照数值大小进行一维顺序排列，然后在数值的上方或下方对应位置标注是否接受市场计价模式的结果；
S0.2：对每两个相邻的点，计算出它们的算数平均值；
S0.3：计算每个算数平均值的结果预测精度，找到比根节点预测精度高且预测精度最大的，将其对应的算数平均值当作是最终的分组界限值；
S0.4：基于所述分组界限值将数值型数据分为2-3组。
6.如权利要求4所述的工程造价概算系统，其特征在于：所述计算模块执行的所述步骤S8具体包括：
S8.1：用于进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标记为X1-Xk，共涉及k个横坐标；将上述横坐标代入拟合曲线，计算得到各点对应纵坐标，获得曲线段S的一系列坐标点(X1，Y1)，……，(Xi，Yi)，……，(Xk，Yk)；
S8.2：在价格(Y)-时间(X)变化曲线的某点(x1，y1)位置开始绘制与所述曲线段S相同形状的曲线段S’，即令(x1，y1)与(X1，Y1)的位置重合，然后根据(Xi，Yi)与(X1，Y1)的位置关系差，获得与(x1，y1)具有相同位置关系差的曲线段S’各点(Xi’，Yi’)所在位置；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1-xk的k个横坐标；xi与x1的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同，xi与曲线段S’上点(Xi’，Yi’)的横坐标Xi’相同；
S8.3：计算价格(Y)-时间(X)变化曲线上横坐标x1-xk范围内，各点(xi，yi)至所述曲线段S’各点(Xi’，Yi’)的算术平均距离D，
S8.4：重复S8.2-S8.3的过程，在用于拟合所述曲线S的所述时段之前，分别于价格(Y)-时间(X)变化曲线上的各点位置处绘制曲线段S’，并计算相应的算术平均距离D；获得具有最小D值的价格(Y)-时间(X)变化曲线的坐标(x1’，y1’)，则价格(Y)-时间(X)变化曲线上从(x1’，y1’)至(xk’，yk’)的曲线段为与用于拟合曲线S的时间段的曲线相似程度最高的其他曲线段S’；其中，价格(Y)-时间(X)变化曲线的时间轴横坐标的xi’与进行曲线拟合的所述时段的时间轴横坐标Xi相对应，共涉及x1’-xk’的k个横坐标；xi’与x1’的时间间隔与Xi与X1的时间间隔相同。
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