建筑工程造价估算中应用ABC法

32-7建筑工程造价管理参考资料 32-7-1建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15 注：以上指标为目前北京市规划参考指标。 32-7-1-2北京市民用建筑近期市政能源规划指标 北京市民用建筑近期市政能源规划指标，见表32-16。 北京市区民用建筑近期市政能源规划指标表32-16 注：本资料摘自（97）首规办规字第127号关于印发《北京市区民用建筑近期市政能源 规划指标》的通知。 32-7-1-3城乡住宅建筑设计面积标准 城乡住宅建筑设计面积标准，见表32-17。 城市示范小区住宅设计标准（建设部建议参考指标）表32-17 项目一二三 套型面积系列标准 （m2） 使用面积45~55

建筑工程造价估算研究

序号建筑类型分部分项 造价指标 元/m2 调整系 数 合计指标 元/m2 多层二、安装工程造价798.01

32-7建筑工程造价管理参考资料 32-7-1建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15

建筑工程造价估算的方法

建筑工程造价估算模型研究与应用

龙源期刊网http://www.***.*** 建筑工程造价估算方法对比研究 作者：庞柔君 来源：《科学与财富》2013年第01期 摘要：建筑工程造价估算是项目决策的重要组成部分，是项目建设前期编制可行性报告以 及项目建议书的重要依据之一。本文通过对比rbf神经网络和bp神经网络两种估算模型分析 结果，比较结果的精确度，结果证明，rbf神经网络更具有速度和泛化能力的优势，模拟的预 测精度符合实际工程的要求，运用在实际建筑工程成本投资估算过程中时可行。 关键词：建筑成本造价估算工程造价 1.前言 建筑工程造价估算是项目决策的重要组成部分，是项目建设前期编制可行性报告以及项目 建议书的重要依据之一。由于建筑工程施工周期长、工艺较为复杂、涉及投资金额较大，项目 造价估算是否准确，不仅影响项目建设资金的筹措，而且影响下一阶段设计以及施工图概算

建筑工程造价估算 1、一般的框架结构中的混凝土用量可以按“建筑面积*0.22”得出，即一个标准层的折算厚度在22cm左右； 2、框架结构的含钢量暂按每m2含钢量60kg计（暂时不考虑影响各建筑物含钢量的因素）：。 3、综合上面的数据：每立方混凝土的含钢量=1/0.22*60=273kg。 12墙一个平方需要64块标准砖 18墙一个平方需要96块标准砖 24墙一个平方需要128块标准砖 37墙一个平方需为192块标准砖 49墙一个平方需为256块标准砖 计算公式： 单位立方米240墙砖用量1/(0.24*0.12*0.6) 单位立方米370墙砖用量1/(0.37*0.12*0.6) 空心24墙一个平方需要80多块标准砖 一个土建工程师应掌握的数据 一、普通住宅建筑混凝土用量和用钢量： 1、多层砌体住宅： 钢筋30kg/m2 砼0.3—0

32-7建筑工程造价管理参考资料 32-7-1建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15 注：以上指标为目前北京市规划参考指标。 32-7-1-2北京市民用建筑近期市政能源规划指标 北京市民用建筑近期市政能源规划指标，见表32-16。 北京市区民用建筑近期市政能源规划指标表32-16 注：本资料摘自（97）首规办规字第127号关于印发《北京市区民用建筑近期市政能源 规划指标》的通知。 32-7-1-3城乡住宅建筑设计面积标准 城乡住宅建筑设计面积标准，见表32-17。 城市示范小区住宅设计标准（建设部建议参考指标）表32-17 项目一二三 套型面积系列标准 （m2） 使用面积45~55

建立了适于建筑工程造价的bp神经网络模型,通过对建筑工程各主要特征类目定量化并结合所建立的bp神经网络模型,运用matlab工具箱来快速估算建筑工程造价。经工程实例证明,该方法为一种快速、可靠的建筑工程造价估算方法。

建筑工程造价估算是项目可行性研究阶段的重要内容。研究了工程造价及其影响因素之间复杂的非线性关系,改进了人工神经网络bp算法,在此基础上建立建筑工程造价估算模型。为了验证模型的正确性,收集了莱芜市20个典型建筑工程项目,并选取其中18个作为训练样本,2个作为测试样本,运用matlab建模分析,测试结果表明,预测精度与实际值偏差不大,精度满足要求。神经网络在工程造价估算方面具有良好的发展前景。

近几年来随着我国的房地产事业在飞速发展的同时，带动了更多产业链的发展。不论是各种市政工程，道路桥梁工程，还是民用建筑，装饰安装工程，这些都离不开估概预算。并且估概预算的结果还会直接影响到建筑承包商参与工程投标的标的，进而也会影响到建筑承包商是否中标。所以采用一个精准而快速的建筑工程造价估算方法是十分的有必要的。随着科学技术的不断进步，将bp神经网络运用到建筑工程估算中使建筑工程估算方法有了个新的途径。本文首先介绍bp神经网络估算的原理，然后分析在bp神经网络计算法下建筑工程该如何向量和样本化以及怎样运用bp神经网络进行建筑工程造价估算。

随着我国社会经济的迅速发展,人们生活水平逐渐呈现上升趋势,进而相应的建筑工程数量也逐渐增加.在整个建筑工程中,工程造价估算发挥着至关重要的作用,其往往存在较多的制约因素,在一定程度上直接影响建筑工程造价估算的准确性.在建筑工程造价估算中应用人工智能技术使得相应的准确率得以显著提升.本文分析基于人工智能技术的建筑工程造价估算,以供参考.

第一部分：建筑工程造价估算指标 第二部分：估算指标实例分析

v1.0可编辑可修改 1 v1.0可编辑可修改 2 v1.0可编辑可修改 3 v1.0可编辑可修改 4 第一部分：建筑工程造价估算指标 v1.0可编辑可修改 5 v1.0可编辑可修改 6 v1.0可编辑可修改 7 v1.0可编辑可修改 8 v1.0可编辑可修改 9 v1.0可编辑可修改 10 v1.0可编辑可修改 11 v1.0可编辑可修改 12 v1.0可编辑可修改 13 v1.0可编辑可修改 14 v1.0可编辑可修改 15 v1.0可编辑可修改 16 v1.0可编辑可修改 17 v1.0可编辑可修改 18 v1.0可编辑可修改 19 v1.0可编辑可修改 20 v1.0可编辑可修改 21 v1.0可编辑可修改 22 v1.0可编辑可修改 23 第二部分：估算指标实例分析 v1.0可编辑可修改

建筑工程造价管理参考资料 建筑工程造价估算资料 32-7-1-1新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标，见表32-15。 新建、改建居住区公共服务设施配套建设指标表32-15 注：以上指标为目前北京市规划参考指标。 32-7-1-2北京市民用建筑近期市政能源规划指标 北京市民用建筑近期市政能源规划指标，见表32-16。 北京市区民用建筑近期市政能源规划指标表32-16 注：本资料摘自（97）首规办规字第127号关于印发《北京市区民用建筑近期市政能源 规划指标》的通知。 32-7-1-3城乡住宅建筑设计面积标准 城乡住宅建筑设计面积标准，见表32-17。 城市示范小区住宅设计标准（建设部建议参考指标）表32-17 项目一二三 套型面积系列标准 （m2） 使用面积45~55使用面积55~65

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随着城市化建设的不断推进，人们对建筑工程当中的各个环节也越来越关注，作为工程项目决策的重要组成部分之一，建筑工程造价的估算，在目前的建筑领域当中受到了建设单位与相关学者的高度重视。建筑工程造价估算是工程施工开始前编制项目建议书和可行性报告的重要依据，主要对若干建筑工程造价的估算方法进行简要介绍，并结合实际需要，从某一个或多方面对其进行评价。

本文针对超高层建筑投资高，工程造价估算极其重要的情况，利用基于函数神经网络模型分析超高层建筑造价估算，使得企业可以有效控制超高层建筑的工程造价，发挥土地的最大经济效益。本文建立了基于径向基函数（rbf）神经网络超高层建筑工程造价的估算模型，并运用matlab语言程序将其实现。实例分析表明该方法弥补了传统bp网络存在的收敛速度慢，易陷入局部最优等缺陷，基于神经网络的超高层建筑工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

目前,在工程造价管理中的重要内容便是对于工程建设项目造价的确定,尤其是在工程项目造价的前期阶段,由于受到相关因素的影响,导致预算存在很大的误差。因此必须要采取相关的措施来提升工程项目造价的准确性。而基于人工智能技术的建筑工程造价模型则能够有效提升工程项目造价的准确性,从而来为企业获取最大的经济效益。本文主要是对基于人工智能技术的建筑工程造价估算进行了研究分析,提出了相关的建议。

对建筑工程项目造价主要影响因素进行了分析,提出了基于可变模糊理论的建筑工程造价估算方法,实例估算误差在5%左右,解决了传统工程造价计算复杂,且只能在设计完成后进行估算的问题。

建筑经济 constructioneconomy 第36卷第9期 2015年9月 vol.36　no.9 sep.2015 基于bp神经网络的民用建筑工程造价估算方法研究* 孟俊娜，梁岩，房宁 （天津大学管理与经济学部，天津300072） 摘要：分析影响民用建筑工程造价的主要因素并提取相应的工程特征指标；采用系统聚类的方法，选择待 估算工程的有效样本类，确定最佳样本数量。将上述提取的工程特征值作为输入值，以工程造价作为输出 值，建立建筑工程造价的bp神经网络估算模型。最后通过实例验证，预测精度符合决策阶段的要求，证明 该模型确实可行。 关键词：民用建筑工程；造价估算；bp神经网络；特征指标；训练样本 中图分类号：tu723.3　　文献标识码：a　　文章编号：1002-851x（2015）09-0064-05 doi：10.1