关键词:
小型水利工程
BIM5D技术
麻雀算法
灰色BP神经网络
系统动力学
摘要:
中国是农业大国,优良的水利设施是农业发展的重要保障。由于小型水利工程项目建设周期短、季节性施工、不确定因素多且管理范围广,大多数项目仍采用传统粗放的管理方式,缺乏可靠的成本预测方法且施工成本难以控制,深入研究水利行业成本预测控制体系刻不容缓。为解决人材机价格频繁波动难以准确预估成本的问题,本文将BIM5D技术和麻雀算法优化改良的灰色BP神经网络模型引入小型水利工程的施工成本预测中,并提出基于系统动力学的施工成本控制模型,应用于项目进行实际验证,具有重要的研究价值和实践意义。本文研究结果表明:
(1)以REVIT软件为基础构建的小型水利工程BIM3D模型,通过关联施工进度计划、成本预算信息从而创建其BIM5D模型,可以实现所需工程量、材料使用量的动态获取,对工程量进行实时计算为成本预测提供了依据。
(2)结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络构建灰色BP神经网络模型并针对其参数设定的局限性使用麻雀算法全局寻优的功能对其进行优化,结合BIM5D(3D+进度+成本)模型构建了事前成本预测模型,有效提高了施工成本预测的稳定性和精确性。
(3)从施工进度、质量、安全三方面探究水利工程施工过程中影响成本因素间的因果关系,确定内、外生变量,利用系统动力学描述多个复杂变量间反馈关系,绘制因果关系图和存量流量图从而构建小型水利工程施工成本控制系统动力学模型,实现了对成本的动态整体控制。
(4)以辽宁省鞍山市洋河镇某小型水利工程项目为例进行实证应用,结果显示:麻雀算法优化的灰色BP神经网络施工成本预测结果相较其余两种模型更接近实际施工成本,平均绝对百分比误差仅为2.99%;利用VENSIM系统动态仿真软件对所建模型进行仿真模拟,预测出施工过程中成本变化趋势,通过调整可控变量降低成本、进度偏差的模拟结果验证了所建模型的有效性和可行性。通过该研究的实现对小型水利工程项目进行了成本动态管理,实现了施工过程中的资源配置优化,提升成本管理效果,确保施工企业的经济效益。