工程造价预测方法实践

工程造价预测是开发商、咨询事务所、施工单位最重要工作，无论是匡算、概算、估算、预算、结算和决算，建筑项目实施过程中的每一个阶段都离不开造价预测和成本控制。下面就由工程造价大数据网带大家轻松的了解造价预测方面的知识。

一、工程造价预测的定义

工程造价预测是依据同类工程造价信息资料，工程造价信息指标、指数，建筑产品生产要素，市场价格信息，以及新建工程的环境信息等对工程造价进行测算和分析。

二、工程造价预测的程序

目前国内外工程造价预测的程序主要以下三步：

1、进行信息数据预处理

将定性描述的工程造价文本信息定量化，对造价信息中的单位不统一、数量级不统一等进行归一化处理，并填补数据空缺值、进行平滑噪声数据和压缩数据等信息进行数据处理；

2、进行预测变量选择

先选择输出变量，再选择对输出变量有较大影响的因素为输入变量，如输出变量是工程总造价，则输入变量包含定量化的工程特征以及各单项工程、单位工程或分部分项工程指标等；

3、建立工程造价预测模型

运用预测算法构建工程造价预测模型，采用数据挖掘软件如MATLAB，SAS进行仿真和演算，并不断的优化得出结果。

三、工程造价预测所需要的数据

工程造价预策依据的信息资源主要是文本信息和数据信息两种类型。

文本信息主要是工程概况及工程特征等，数据信息主要是按照工程造价或建筑安装工程费用构成分解的“量、价、费”等。根据掌握的工程造价信息资源，可以预测新建工程的建设项目总造价、单项工程造价、单位工程造价等。

四、工程造价预测的发展及应用

随着工程造价信息资源大数据平台的建设、以及挖掘和共享研究的深入，还可以预测分部工程造价和分项工程造价，进行工程投资结构或工程费用结构分析。

另外，将工程造价预测的结果与同类工程造价信息指标进行对比、检验和分析，发现工程造价偏差，分析偏差原因并进行工程造价管理或工程成本控制；在进行造价预测时依据建筑产品生产要素的市场价格信息，对主要的建筑人工、材料、机械、设备进行动态调差得到精准可靠的新建工程成本。

五、快速高效工程造价预测工具实践

从上面的分析可以看出，工程造价预测必备下面三个条件：一是项目信息（包括文本和数据），二是算法和工具，三个基础数据。基础数据包括各种清单定额政策法规，如果还要做造价管理那基础数据还需其它的造价分析成果文件参与，如果要做成本控制就还需要项目实施过程中的各种成本原始数据。

指标云工程造价数据积累与分析平台可以很好满足上述三个条件，它即可以完美的管理各种信息和基础数据，同时提供强大的基础算法和应用功能，其系统由大数据、云计算、AI等最先进信息技术支撑，从而使造价预测工作变得相当轻松和严谨。

首先它是一个SaaS云平台，这样用户可以低成本快速的实现工程造价预测、工程造价管理和成本控制工作；其次其预算管理能力相当强大，支持目前市面上主流的各种清单文件格式的导入、分析和成果比对；再则其大数据处理引擎可以快速高效的应变各种复杂的预测与分析，比如若需要对一个大型项目的招投标预算文件进行清标处理，以前人工需要1周完成的工作，利用指标云的大数据质量控制能力只需几小时就可以完工，准确率提高70%以上；还有在高效预算管理基础上，结合现场数据移动化云端标准化采集，可以高效的对施工过程的成本进行有效的控制，真正实现精确的成本控制。

通过上面工程造价大数据网的分析，我们可以看出大数据云造价的时代已经来临，欢迎大家分享评论。