浅谈土木工程造价的投资估算作用及方法

土木工程的投资估算是编制建设项目建议书、可行性研究报告等前期工作阶段投资估算的依据,也可以作为编制固定资产长远规划投资额的参考。估算指标的正确制定对于提高投资估算的准确度,对建设项目的合理评估、正确决策具有重要的意义。     

基于BP网络的大型水电项目投资估算模型研究

本文综合分析了大型水电工程的主要特征,并将这些特征和它的工程造价联系起来,构建了基于BP神经网络的水电工程造价估算模型。在模型的实现上,利用MATLAB语言对模型进行了训练、仿真和测试,并用工程实例对模型进行了验证,结果表明该模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价。     

基于模糊神经网络的建设工程项目投资估算研究

在建设工程项目的全过程周期的各阶段估算中，对项目的全过程周期中作用最强的是投资估算阶段。它是建设项目投资决策的基础，也是编制项目投资方案和管理投资的有效手段。本文通过深入研究建设工程项目投资估算影响要素，剖析影响结果的重要因素，从而分析建设工程咨询公司在投资估算的数据，系统钻研国内外在建设工程项目领域投资估算的举措、估算模型，最终构建基于模糊神经网络的投资估算模型。在模糊神经网络支持下的建设工程项目投资估算模型计算结果整体误差率较低，所以在建设工程项目可行性研究阶段的投资估算中已基本可以满足其要求，以及满足在工程初步设计阶段的资金概算要求。神经网络分别建立估算模型能够在建设工程项目中提供较好的应用效果，提高了估算精度，为建设工程项目投资估算提供更加精确的参考。     

谈房地产投资成本及投资估算

本文简要介绍了房地产的成本构成和投资费用估算的方法步骤。     

基于RBF神经网络的政府投资项目投资估算

<正>一、基于RBF神经网络估算模型的建立过程RBF(径向基Radial Basic Function Neural Network)函数神经网络是20世纪80年代末,Moody和Darken提出的一种特殊的三层前馈网络,它只具有一个隐层的,它的运算结构和学习算法与BP网络有很大的区别,并且很大程度上克服了BP神经网络的缺点。近年来RBF神经网络以广泛应用到各个领域,并     

浅谈建筑工程造价中投资估算的重要性

在当前的社会发展中,建筑工程的建设规模越来越大,不仅加大了工程的施工难度,其投资额也明显趋于上升阶段。在建筑工程决策阶段,如何才能够准确的估算拟建工程的投资呢?这是当前开发商重点关注的问题。只有确保拟建工程投资额估算的准确性,才能够提高工程的社会经济效益,有利于建筑工程的顺利施工。本文就建筑工程造价中投资估算的重要性进行全面分析,以供参考。     

水利水电工程投资估算探讨

鉴于水利水电工程一般投资较大,为了有效地控制水利水电工程的整体造价投资,对其采投资估算具有重要意义,本文通过结合笔者工程实践经验,对水利水电工程的投资估算进行深入探讨,以为控制水利水电工程投资而作基础。     

工程项目投资估算研究

工程项目投资估算是建设项目经济评价工作的核心,是一项政策性和技术性都很强的技术经济工作。做好工程项目的投资估算工作,对项目投资做出科学决策并推进项目顺利进行非常关键。本文首先简单介绍了投资估算,接着阐述了投资估算编制的依据,然后详细论述了如何编制工程项目的投资估算,最后提出了编制投资估算应注意的事项。     

房地产开发项目投资估算研究

投资估算是项目投资决策的重要依据,估算的准确与否直接影响到项目投资经济效益,由于房地产开发项目施工周期长、经验风险大以及建设投资多,因此科学的投资估算方法是提高房地产开发项目经济效益的重要保证。本文以房地产开发项目投资估算的构成要素为切入点,分析在具体的估算中所存在的问题,最后提出具体的改进措施。     

关于建设项目投资估算方法的探讨

对于建设投资方而言,项目投资估算是决策的首要前提,只有完成准确的项目估算方法,才能保证投资自己的有效性,才能为项目的资金筹集和运作奠定扎实的基础,保证建设项目的顺利完成。文章对建设项目投资估算方法进行了探讨。     

基于ANN的市政工程投资额估算

工程投资额预测是市政工程管理中的一项重要工作。在收集相似工程有关资料的基础上，考虑物价波动的影响，应用人工神经网络（ANN）方法对市政工程投资额进行预测，并针对BP算法中难以确定隐节点个数的缺点，提出了一种动态调整隐节点数的改进的BP算法，通过动态调整学习参数，加快网络的收敛速度。算例结果表明：该方法预测所得的投资额预测值精度较高，具有应用价值。     

基于实物期权的风险投资项目评价分析

风险投资项目与其他项目相比不确定性更大,在传统投资决策方法下,风险投资项目的不确定性使项目的投资价值更低,而实物期权方法作为一种新的投资决策方法为风险项目投资中不确定性问题提供了一种解决的思路。尝试把实物期权理论引入到风险投资项目评估中,并把传统方法与实物期权方法结合起来,旨在完善风险投资项目的评价方法。最后得出结论,实物期权方法为投资者继续投资提供了科学的依据,其在风险项目投资决策中的应用具有重要意义。     

RBF神经网络在基本建设投资预测中的应用

采用了径向基函数网络，在对原始数据进行平滑处理的基础上学习与训练，并应用于基本建设投资预测的实践当中。模拟结果表明，实际预测中效果较为理想，从而为基本建设投资的预测提供了一种新的方法和理论依据。     

建筑工程质量问题产生因素与控制措施

建设工程质量问题产生的原因是多方面的,要长期有效地控制建筑工程质量,就必须深入研究导致建筑工程质量问题发生的各种因素以及各因素间的关系。因此,寻求影响建筑工程质量的关键因素并分析其关系是控制和有效解决质量问题的首要任务,本文基于关键影响因素分析了对应的质量控制措施,使得建筑工程质量问题能够得到有效的控制。     

浅谈建设工程施工阶段的投资控制措施

施工阶段是建设项目投资控制的重要阶段。本文从做好施工图预算、选择科学的施工方案、加强工程质量管理、强化工程进度控制、把好材料价格关、合理处理工程索赔几个方面对施工阶段的投资控制分别进行阐述,为建设单位、施工单位、监理单位等相关单位进行施工阶段的投资控制提供了重要参考。     

基建投资项目投资控制措施思考

在基本建设项目的投资控制的管理过程中,或多或少的会出现一些不同层次的问题。同时,市场条件的不断变化也对项目的投资控制造成的一定的影响。因此国家一直在对基本建设项目进行控制。"三超"和基本建设投资失控是目前基本建设项目管理中存在较为严重的问题。由于基本建设项目的经济收益是由投资管理水平决定的,所以说",项目收益最大化"这一目标实现的基本保障就是加大项目投资管理及控制力度。这就需要在各个阶段对投资成本进行严格控制,最大限度的避免项目资金的流失,便是实现项目收益最大化的前提。     

工程设计变更对投资概算的影响分析

从技术与经济两方面入手,对东方红水库节水改造工程的设计变更的原因进行分析,使之在保证实用性以及工程质量的前提下控制投资金额,达到优化工程造价的效果。     

BP神经网络在项目投资风险分析中的应用

影响项目投资经济效益评价指标的参数很多,这些参数均具有一定的不确定性.由于各参数的不确定性,其项目投资经济效益评价指标值也是不确定的,因此,对投资项目所做的经济效益评价结论必将带有风险.在经济评价工作中,应当对这种风险作出合理的量化分析和估算,以了解项目的风险承受能力,并尽可能采取措施回避风险.本文共搜集了10个相似投资项目,根据BP神经网络工作原理筛选确定了6个影响和制约项目投资因素的指标作为神经网络的输入变量,并提出了基于BP神经网络的项目投资风险分析模型;其中7个投资项目作为训练样本,2个作为检测实例,最后一个进行敏感性分析.经过测算,其精度完全可以满足实际项目投资风险分析的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.     

机电管理信息化系统在洗煤厂的应用

我国洗煤厂的机电装备现代化水平随科学技术的发展大幅度提高,设备逐渐向大型化、高速化、电子信息化方向发展。在洗煤厂中应用机电管理信息化系统是一个大势所趋,为了提升这一系统运行的成效,需要制定科学合理的管理目标,根据具体的需求应用好软件系统,本文主要分析机电管理信息化系统在洗煤厂的应用方式与注意事项。     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。