CN113762791B - 一种铁路工程造价管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种铁路工程造价管理系统，系统包括数据采集模块、云存储模块、数据分析模块、监督模块、调整模块，数据采集模块是对铁路施工过程进行数据采集，并将得到的施工数据存储于云存储模块，数据分析模块的动态管理模块根据施工数据建立决策目标函数，再根据决策目标函数进行动态数据的分析决策，以实现对施工过程和数据动态监控的作用，误差分析模块对施工数据的进行分别建立误差分析模型得到时间影响误差和空间影响误差，再根据时间影响误差和空间影响误差得到误差分析结果，通过误差分析提高了铁路施工过程中动态数据分析的准确性，加强了铁路施工过程的动态管理，避免了因错误的决策带来的物料损耗和人力资源的浪费。

Description

一种铁路工程造价管理系统

技术领域

本发明涉及工程造价技术领域，特别是涉及一种铁路工程造价管理系统。

背景技术

工程造价指工程的建造价格，是一项工程建设所需花费的全部费用，技术人员根据工程清单、预算定额等进行工程造价预算和核对，以对工程实施的真实情况、工程总耗资进行了解和监督，面对实际条件的不断改变，数据不断更新的情况时，施工阶段进行造价的信息化、动态化管理至关重要，现有技术中已经存在的BIM技术对铁路工程进行全面的监控，但是由于施工人员技术水平参差不齐对于技术水平不高的施工人员来说，一个铁路工程造价管理平台的水平就变得尤为重要了；

铁路工程的实施过程的一般具有耗时较长和施工的空间范围大的时间特点和空间特点，这些特点会导致铁路的工程造价分析过程中引起误差的因素变多，导致对铁路工程施工过程中的监控难度变大，由于时间和空间上产生的不可控因素对工程造价中的算法分析的影响，使得对铁路工程造价的数据分析处于一个动态的过程，对于在不同的时间阶段内对铁路工程的已经花费的费用是也是动态变化的过程，同时受到多种误差的影响，使得分析结果的准确性降低，为了提高铁路工程造价的监控实施过程中的准确性，提高铁路工程再实施过程中管理的效率，避免各种影响因素得误差带来得施工决策的影响，提出了一种铁路工程造价管理系统。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的在于提供一种铁路工程造价管理系统，数据分析模块通过对铁路施工过程中的施工数据进行动态分析，并通过对每个阶段进行误差分析得到时间影响误差和空间影响误差，从而得到误差分析结果，并将误差分析结果和决策目标函数放到到动态决策的过程中进行再次分析，从而提高对铁路工程造价分析的准确性，通过对铁路工程造价的动态分析加强了对铁路施工过程的施工监控。

其解决的技术方案是，一种铁路工程造价管理系统，包括数据采集模块、云存储模块、数据分析模块、监督模块、调整模块，数据分析模块包括动态管理模块、误差分析模块、数据预处理模块，数据分析模块利用数据处理模型对数据采集模块采集的施工数据进行分析得到数据分析结果，调整模块根据数据分析结果对施工过程进行调整，所述云存储模块对数据采集模块采集的施工数据进行分类存储，监督模块是对施工过程进行监督管理；系统管理过程具体如下：

数据采集模块采集铁路施工的整个过程中的施工数据，数据分析模块的动态管理模块对施工过程中的不同施工阶段进行动态管理，具体的分析过程如下：

步骤1、动态管理模块根据铁路工程施工前的铁路工程造价预测分析的数据信息进行阶段划分得到n个施工的子阶段，再对每一个子阶段进行分别管理；

步骤2、n个子阶段对应的铁路施工的不同路段，动态管理模块建立不同施工的子阶段施工结束时的状态方程，并根据状态方程得到子阶段的状态评估值，状态方程方程如下：

其中，施工量为Q、施工人数R、施工速度v、物料消耗量W、V_m表示的是一个子阶段的状态评估值，m∈[1，n]，子阶段的施工完成时间为T,u_m(t)为子阶段与子阶段之间的相互作用函数，t为子阶段的施工时间，动态管理模块将状态评估值存储于云存储模块；

步骤3、动态管理模块根据不同的子阶段的状态评估值和误差分析模块的误差分析结果建立决策目标函数，具体方程如下：

其中，∈为误差分析模块的误差分析结果，J表示误差分析结果和子阶段之间的影响的总共的影响度，f为设定的决策目标函数,M为每一个子阶段的实际工程造价，为铁路施工的子阶段的实际工程造价，/>为铁路施工的子阶段的预测工程造价；

步骤4、动态管理模块再利用决策分析算法根据目标决策函数的分析结果进行策略决策得到数据分析结果，并将数据分析结果发送至调整模块，调整模块根据数据分析结果对铁路实际施工过程的实际进行调整。

所述误差分析模块对施工信息建立时间影响误差分析模型和空间影响误差分析模型得到误差分析结果，具体分析过程如下：

步骤一、误差分析模块首先将施工数据进行分类，将施工数据中受时间因素影响的数据记为时间数据，受空间因素影响的记为空间数据，同时受到时间影响因素和空间影响因素的数据记为混合数据，误差分析模块再利用以施工完成的子阶段的施工数据中的时间数据建立时间分析模型；

步骤二、误差分析模块利用时间分析模型对时间数据进行分析得到时间带来的时间影响误差，提取时间数据中变量参数，记为向量K＝(K₁，K₂，K₃，...，K_i)，建立K与时间的线性方程租，再通过对线性方程组进行误差分析；

其中，时间t₁，t₂，t₃，...，t_j表示的是铁路施工的一个子阶段的一个变量参数中j个不同的施工工序所用的时间，i表示变量参数的个数，将线性方程租转化为高斯迭代矩阵，再利用矩阵的计算得到时间影响误差；

步骤三、以子阶段的施工数据中的空间数据和混合数据为处理数据建立对应的空间误差分析模型，计算出每一个阶段的空间影响误差，建立的空间影响误差分析模型，提取在施工过程中处理数据中的可控变量，建立观测方程如下：

y_t＝Z_tα_t+ε_t，

α_t+1＝α_t+η_t，

其中，t＝1，…，x，观测方程为X×1维的向量y，包括在时间点t的X个可观测时间序列，ε_t为扰动项，属于X+1维向量，α_t为状态变量，η_t可控项；

步骤四、误差分析模块再利用半参数横截面空间滞后模型分析除了受施工过程中可控变量的影响之外的不可控变量的影响，包括受到不可控因素的空间滞后项和不可控因素的空间滞后项的影响，并且相关关系是一部分已知为线性的和另一部分为未知非线性的半参数函数形式：

Y_i＝ρ∑_j≠iw_ijY_j+S′_iα+∑_j≠iw_ijS′_jγ+g(P_i)+μ_i，

其中，可控变量为Y，不可控变量向量为(S，P)，其中S是参数部分的d_s个不可控变量，P是非参数部分的d_P不可控变量，ρ和γ为空间效应系数，α为系数，w_ij为权重数，g(·)是未知函数，i和j分别表示不可控变量的下标；

步骤五、误差分析模块再根据分析得到每一个子阶段的时间影响误差和空间影响误差通过相关性分析和计算分析得到误差分析结果，误差分析结果中包括总的误差∈，∈是通过所有的时间影响误差和空间影响误差的相关性计算和加法计算得到的。

由于以上技术方案的采用，本发明与现有技术相比具有如下优点；

1.本系统的数据分析模块的动态管理模块首先根据铁路预测工程造价对施工过程进行阶段划分，再建立每一个子阶段施工完后的状态方程，根据状态方程得到的状态预估值和误差分析模块分析施工数据得到的误差分析结果建立决策目标函数，再通过动态分析模块对决策目标函数的分析得到数据分析结果，调整模块可以根据数据分析结果进行施工过程调整，从而提高了铁路施工过程中动态数据管理的准确性，提高了对铁路施工过程的动态数据监控，保证了铁路施工的质量。

2.本系统的误差分析模块通过对已经施工完成的子阶段的施工数据进行误差分析，根据时间对施工数据进行分类，分别建立时间分析模型、空间误差分析模型和半参数横截面空间滞后模型，并通过模型对施工应数据的分析得到时间影响误差和空间影响误差，再通过是时间影响误差和空间影响误差得到误差分析结果，并将误差分析结果用于动态管理模块的分析过程，利用建立的数学模型的分析充分的考虑到了动态分析过程中的误差的影响，降低了误差带来的影响，通过对已经存在的施工过程中实际造价来调控施工过程，提高了铁路施工过程的管理程度，实现了对施工过程的动态更精准的把握。

附图说明

图1为本系统的整体模块图；

图2为数据分析模块的模块图；

图3为动态管理模块的分析流程图；

图4为误差分析模块的分析流程图。

具体实施方式

有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图1至图4对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。

一种铁路工程造价管理系统，包括数据采集模块、云存储模块、数据分析模块、监督模块、调整模块，数据分析模块包括动态管理模块、误差分析模块、数据预处理模块，数据分析模块利用数据处理模型对数据采集模块采集的施工数据进行分析得到数据分析结果，调整模块根据数据分析结果对施工过程进行调整，所述云存储模块对数据采集模块采集的施工数据进行分类存储，监督模块是对施工过程进行监督管理；铁路在设计施工阶段会对铁路进行工程造价预估，再根据预估工程造价进行招标和施工，但是在铁路施工过程中会受到影响因素的影响，所以对施工过程中产生的数据进行动态管理可以掌握铁路施工的进度和质量检测，动态分析的准确性会影响数据管理的准确性，对误差影响的分析就变得直观重要了，系统管理过程具体如下：

数据采集模块采集铁路施工的整个过程中的施工数据，施工数据是指采集的施工设计过程、实际施工过程和后期维护使用过程中得数据，数据分析模块的动态管理模块对施工过程中的不同施工阶段进行动态管理，动态管理模块主要是对实际施工阶段得管理过程，通过对施工数据的动态分析对施工过程进行监控，具体的分析过程如下：

步骤1、在铁路施工过程中，对一铁路的施工是分段进行的，根据铁路施工的特点每一段路选择一个存放物料点，动态管理模块根据铁路工程施工前的铁路工程造价预测分析的数据信息进行阶段划分得到n个施工的子阶段，再对每一个子阶段进行分别管理，每一个子阶段代表一段铁路的施工过程，不同的子阶段的铁路施工的环境影响因素不同；

步骤2、n个子阶段对应的铁路施工的不同路段，动态管理模块建立不同施工的子阶段施工结束时的状态方程，并根据状态方程得到子阶段的状态评估值，一个子阶段的状态方程表示的是当前的状态值，一个状态方程的状态预估值又会对下一个子阶段产生影响，状态方程方程如下：

其中，施工量为Q、施工人数R、施工速度v、物料消耗量W、V_m表示的是一个子阶段的状态评估值，m∈[1，n]，子阶段的施工完成时间为T,u_m(t)为子阶段与子阶段之间的相互作用函数，t为子阶段的施工时间，动态管理模块将状态评估值存储于云存储模块；

步骤3、动态管理模块根据不同的子阶段状态评估值和误差分析模块的误差分析结果建立决策目标函数，具体方程如下：

其中，∈为误差分析模块的误差分析结果，J表示误差分析结果和子阶段之间的影响的总共的影响度，f为设定的决策目标函数,M为每一个子阶段的实际工程造价，为铁路施工的子阶段的实际工程造价，/>为铁路施工的子阶段的预测工程造价；

步骤4、动态管理模块再利用决策分析算法根据目标决策函数的分析结果进行策略决策得到数据分析结果，并将数据分析结果发送至调整模块，调整模块根据数据分析结果对铁路实际施工过程的实际进行调整，目标决策函数只是铁路施工动态管理的其中一个决策目标函数，决策目标函数考虑到了误差分析模块的误差分析结果，在其他方面的实际决策过程中，将决策目标函数考虑在内可以减小误差的影响。

所述误差分析模块对施工信息建立时间影响误差分析模型和空间影响误差分析模型得到误差分析结果，铁路工程造价受到很多影响因素的影响，例如，环境变化、市场材料价格、人力资源，施工难度也与时间和空间上的特点有关，将误差进行分类建模讨论分析，可以使误差分析更准确，具体分析过程如下：

步骤一、误差分析模块首先将施工数据进行分类，根据不同的施工数据进行不同的误差分析，将施工数据中受时间因素影响的数据记为时间数据，例如物料的卸载速度和运输时间，都是受时间影响的施工数据，受空间因素影响的记为空间数据，例如施工地点的路况地表数据，同时受到时间影响因素和空间影响因素的数据记为混合数据，误差分析模块再利用以施工完成的子阶段的施工数据中的时间数据建立时间分析模型；

步骤二、误差分析模块利用时间分析模型对时间数据进行分析得到时间带来的时间影响误差，提取时间数据中变量参数，记为向量K＝(K₁，K₂，K₃，...，K_i)，建立K与时间的线性方程租，再通过对线性方程组进行误差分析；

其中，时间t₁，t₂，t₃，...，t_j表示的是铁路施工的一个子阶段的一个变量参数中j个不同的施工工序所用的时间，i表示变量参数的个数，将线性方程租转化为高斯迭代矩阵，再利用矩阵的计算得到时间影响误差，通过绝阵计算可以得到矩阵的相对误差，时间影响误差为一个具体的数值；

步骤三、以子阶段的施工数据中的空间数据和混合数据为处理数据建立对应的空间误差分析模型，计算出每一个阶段的空间影响误差，建立的空间影响误差分析模型，提取在施工过程中处理数据中的可控变量，建立观测方程如下：

y_t＝Z_tα_t+ε_t，

α_t+1＝α_t+η_t，

其中，t＝1，…，x，观测方程为X×1维的向量y，包括在时间点t的X个可观测时间序列，ε_t为扰动项，属于X+1维向量，α_t为状态变量，η_t可控项，通过对y的分析得到扰动项ε_t的值，扰动项的值即为可控变量的扰动误差；

步骤四、误差分析模块再利用半参数横截面空间滞后模型分析除了受施工过程中可控变量的影响之外的不可控变量的影响，包括受到不可控因素的空间滞后项和不可控因素的空间滞后项的影响，并且相关关系是一部分已知为线性的和另一部分为未知非线性的半参数函数形式：

Y_i＝ρ∑_j≠iw_ijY_j+S′_iα+∑_j≠iw_ijS′_jγ+g(P_i)+μ_i，

其中，可控变量为Y，不可控变量向量为(S，P)，其中S是参数部分的d_s个不可控变量，P是非参数部分的d_P不可控变量，ρ和γ为空间效应系数，α为系数，w_ij为权重数，g(·)是未知函数，i和j分别表示不可控变量的下标，不同的具体实施数据指标表示为不同的可控变量和不可控变量；

步骤五、误差分析模块再根据分析得到每一个子阶段的时间影响误差和空间影响误差通过相关性分析和计算分析得到误差分析结果，误差分析结果中包括总的误差∈，∈是通过所有的时间影响误差和空间影响误差的相关性计算和加法计算得到的，∈的数值于数据动态管理中实际的决策过程中有关，当决策过程中考虑的误差是时间影响误差和空间影响误差时，∈的值为二者之和，当决策过程中考虑的误差是对时间影响误差和空间影响误差进一步分析的结果时，∈表示的是根据时间影响误差和空间影响误差进一步分析的误差分析结果。

所述调整模块根据动态管理模块分析得到的数据处理结果进行调整，调整模块可调整的参量包括所有人为可控的变量，调整模块可以通过调节一个参量来进行优化铁路施工过程，也可以对所有有关联的参量进行调节来实现优化。

所述监督模块对铁路施工过程的监督包括铁路施工完成的子阶段的质量检测，施工人员可以通过监督模块掌握施工过程中的现场施工数据。

所述数据采集模型的采集过程包括施工前的设计阶段的工程造价预估和施工阶段的工程实际造价的施工数据和采集的时间信息，通过对采集的时间信息的分析和管理可以降低采集时间带来的数据误差，数据采集模块将采集来的施工数据上传至云存储模块，所述云存储模块对施工数据的存储是按照采集时间的顺序和数据类型进行分类的，决策阶段的准确性决定了整个铁路工程施工过程的施工质量和施工速度，考虑的时间和空间影响因素带来的误差的影响，使得在动态规划过程中的决策水平提高，从而提高了对铁路施工过程的监控，增加了决策的准确性，减少了分析的误差。

本发明具体使用时，系统主要包括数据采集模块、云存储模块、数据分析模块、监督模块、调整模块，数据分析模块包括动态管理模块、误差分析模块、数据预处理模块，数据采集模块是对铁路施工过程的整个项目过程进行数据采集得到施工数据，并将施工数据存储于云存储模块，数据分析模块的动态管理模块根据施工设计阶段的施工数据进行阶段划分，并根据划分的结果进行铁路施工过程的数据动态监控，建立子阶段的状态方程，根据状态方程得到状态评估值，再根据状态评估值和误差分析模块的误差分析结果进行分析得到决策目标函数，动态管理模块再根据决策目标函数进行实际分析过程的决策分析，根据不同的决策目标进行分析决策得到数据分析结果，误差分析模块对施工数据的进行分别建立分别建立时间分析模型、空间误差分析模型和半参数横截面空间滞后模型得到时间影响误差和空间影响误差，再根据时间影响误差和空间影响误差分析计算得到误差分析结果，在动态管理模块的数据动态分析过程中，将误差分析结果考虑在内，通过考虑误差的分析提高了铁路施工过程中动态数据分析的准确性，加强了铁路施工过程的动态管理，调整模块根据数据分析结果对施工过程进行调整，避免了因错误的决策带来的物料损耗和人力资源的浪费，保证了铁路施工的质量和管理调动。

以上所述是结合具体实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明具体实施仅局限于此；对于本发明所属及相关技术领域的技术人员来说，在基于本发明技术方案思路前提下，所作的拓展以及操作方法、数据的替换，都应当落在本发明保护范围之内。

Claims (5)

1.一种铁路工程造价管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、云存储模块、数据分析模块、监督模块、调整模块，数据分析模块包括动态管理模块、误差分析模块、数据预处理模块，数据分析模块利用数据处理模型对数据采集模块采集的施工数据进行分析得到数据分析结果，调整模块根据数据分析结果对施工过程进行调整，所述云存储模块对数据采集模块采集的施工数据进行分类存储，监督模块是对施工过程进行监督管理；系统管理过程具体如下：

数据采集模块采集铁路施工的整个过程中的施工数据，数据分析模块的动态管理模块对施工过程中的不同施工阶段进行动态管理，具体的分析过程如下：

步骤1、动态管理模块根据铁路工程施工前的铁路工程造价预测分析的数据信息进行阶段划分得到n个施工的子阶段，再对每一个子阶段进行分别管理；

步骤2、n个子阶段对应的铁路施工的不同路段，动态管理模块建立不同施工的子阶段施工结束时的状态方程，并根据状态方程得到子阶段的状态评估值，状态方程如下：

其中，施工量为Q、施工人数R、施工速度v、V_m表示的是一个子阶段的状态评估值，m∈[1，n]，子阶段的施工完成时间为T,u_m(t)为第m个子阶段与n-1个子阶段之间的相互作用函数，t为子阶段的施工时间，动态管理模块将状态评估值存储于云存储模块；

步骤3、动态管理模块根据不同的子阶段的状态评估值和误差分析模块的误差分析结果建立决策目标函数，具体方程如下：

其中，∈为误差分析模块的误差分析结果，J表示误差分析结果和子阶段之间的影响的总共的影响度，f为设定的决策目标函数,M为每一个子阶段的实际工程造价，为铁路施工的子阶段的实际工程造价，/>为铁路施工的子阶段的预测工程造价；

步骤4、动态管理模块再利用决策分析算法根据目标决策函数的分析结果进行策略决策得到数据分析结果，并将数据分析结果发送至调整模块，调整模块根据数据分析结果对铁路实际施工过程的实际进行调整。

2.根据权利要求1所述的一种铁路工程造价管理系统，其特征在于，所述误差分析模块对施工信息建立时间影响误差分析模型和空间影响误差分析模型得到误差分析结果，具体分析过程如下：

步骤一、误差分析模块首先将施工数据进行分类，将施工数据中受时间因素影响的数据记为时间数据，受空间因素影响的记为空间数据，同时受到时间影响因素和空间影响因素的数据记为混合数据，误差分析模块再利用以施工完成的子阶段的施工数据中的时间数据建立时间分析模型；

步骤二、误差分析模块利用时间分析模型对时间数据进行分析得到时间带来的时间影响误差，提取时间数据中变量参数，记为向量K＝(K₁，K₂，K₃，...，K_i)，建立K与时间的线性方程租，再通过对线性方程组进行误差分析；

其中，时间t₁，t₂，t₃，...，t_j表示的是铁路施工的一个子阶段的一个变量参数中j个不同的施工工序所用的时间，i表示变量参数的个数，将线性方程租转化为高斯迭代矩阵，再利用矩阵的计算得到时间影响误差；

步骤三、以子阶段的施工数据中的空间数据和混合数据为处理数据建立对应的空间误差分析模型，计算出每一个阶段的空间影响误差，建立的空间影响误差分析模型，提取在施工过程中处理数据中的可控变量，建立观测方程如下：

y_t＝Z_tα_t+ε_t，

α_t+1＝α_t+η_t，

其中，t＝1，…，X，观测方程中的y_t为X维向量，包括在时间点t的X个可观测时间序列，ε_t为扰动项，属于X维向量，α_t为状态变量，η_t可控项；

步骤四、误差分析模块再利用半参数横截面空间滞后模型分析除了受施工过程中可控变量的影响之外的不可控变量的影响，包括受到不可控因素的空间滞后项和不可控因素的空间滞后项的影响，并且相关关系是一部分已知为线性的和另一部分为未知非线性的半参数函数形式：

Y_i＝ρ∑_j≠iw_ijy_j+S′_iα+∑_j≠iw_ijS′_jγ+g(P_i)+μ_i，

其中，可控变量为Y，不可控变量向量为(S，P)，其中S是参数部分的d_s个不可控变量，P是非参数部分的d_P个不可控变量，ρ和γ为空间效应系数，α为系数，w_ij为权重数，g(·)是未知函数，i和j分别表示不可控变量的下标；

步骤五、误差分析模块再根据分析得到每一个子阶段的时间影响误差和空间影响误差通过相关性分析和计算分析得到误差分析结果，误差分析结果中包括总的误差∈，∈是通过所有的时间影响误差和空间影响误差的相关性计算和加法计算得到的。

3.根据权利要求1所述的一种铁路工程造价管理系统，其特征在于，所述调整模块根据动态管理模块分析得到的数据处理结果进行调整，调整模块可调整的参量包括所有人为可控的变量，调整模块通过调节一个参量来进行优化铁路施工过程，也对所有有关联的参量进行调节来实现优化。

4.根据权利要求1所述的一种铁路工程造价管理系统，其特征在于，所述监督模块对铁路施工过程的监督包括铁路施工完成的子阶段的质量检测，施工人员通过监督模块掌握施工过程中的现场施工数据。

5.根据权利要求1所述的一种铁路工程造价管理系统，其特征在于，所述数据采集模型的采集过程包括施工前的设计阶段的工程造价预估和施工阶段的工程实际造价的施工数据和采集的时间信息，通过对采集的时间信息的分析和管理可以降低采集时间带来的数据误差，数据采集模块将采集来的施工数据上传至云存储模块，所述云存储模块对施工数据的存储是按照采集时间的顺序和数据类型进行分类的。