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第1章 概论1

1.1 工程造价概述1

1.1.1 基础知识1

1.1.2 建筑工程造价的产生2

1.1.3 工程造价现状3

1.1.4 工程造价的职能和作用6

1.2 工程造价管理8

1.2.1 基本内容8

1.2.2 我国工程造价计价方式及企业定额管理10

1.2.3 国外工程造价计价方式及企业定额管理13

1.2.4 我国可以借鉴的经验17

第2章 工程量清单计价19

2.1 工程量清单计价概述19

2.1.1 基本概念19

2.1.2 工程量清单特征20

2.1.3 工程量清单计价模式下招投标的概念20

2.2 工程量清单编制21

2.2.1 工程量清单计价法原理21

2.2.2 工程量清单编制要求22

2.2.3 工程量清单的编制原则23

2.2.4 工程量清单计价特点24

2.3 工程量清单计价与传统定额计价的比较25

2.3.1 计价基础26

2.3.2 构成工程综合造价的要素26

2.3.3 工程单价包含的要素26

2.3.4 工程量计算时间及计算主体26

2.3.5 工程结算时调整的内容27

2.3.6 调整价格的方式27

2.4 实行工程量清单计价的意义和作用27

第3章 企业定额的生成与编制29

3.1 定额的概述29

3.1.1 概念29

3.1.2 与传统定额的区别30

3.2 企业定额的编制原则31

3.2.1 简明适用性原则31

3.2.2 企业定额要动态管理31

3.2.3 独立自主编制的原则32

3.2.4 保密原则32

3.3 企业定额影响因素分析32

3.3.1 招标人对质量的要求32

3.3.2 施工组织计划32

3.3.3 施工企业资质33

3.3.4 施工周边条件33

3.3.5 产品的结构特性和施工高度33

3.4 编制企业定额的意义33

3.4.1 满足工程量清单计价的要求34

3.4.2 规范发包承包行为34

3.4.3 提高企业管理水平35

3.5 我国现阶段企业定额的编制方法35

3.5.1 人工消耗量定额35

3.5.2 材料消耗量定额39

3.5.3 机械消耗量定额42

第4章 已完工程造价数据库的建立46

4.1 已完工程造价数据库简介47

4.1.1 基本概念47

4.1.2 建立已完工程造价数据库的意义与作用48

4.2 已完工程造价数据库管理系统的分析与设计50

4.2.1 已完工程造价数据库的设计原则和内容要求50

4.2.2 已完建筑工程造价数据库模型构建50

4.2.3 已完工程造价数据库的应用53

4.3 小结54

第5章 基于蒙特卡洛模拟的企业定额编制方法55

5.1 蒙特卡洛模拟概述55

5.1.1 蒙特卡洛模拟的基本思想55

5.1.2 蒙特卡洛模拟法的优点56

5.1.3 蒙特卡洛模拟的理论基础57

5.2 蒙特卡洛模拟的一般步骤57

5.2.1 构造或描述问题的概率过程58

5.2.2 实现从已知概率分布的抽样58

5.2.3 建立各种统计量的估计58

5.2.4 随机数的产生与已知概率分布中的抽样59

5.2.5 模拟所使用的Matlab软件介绍60

5.3 蒙特卡洛模拟在企业定额制定中的应用60

5.4 工程实例65

5.4.1 数据采集66

5.4.2 数据分布分析66

5.4.3 数据模拟68

5.4.4 企业定额的计算69

5.4.5 精度分析71

5.4.6 模拟结果比较73

第6章 基于神经网络的企业定额编制方法77

6.1 神经网络概述77

6.2 神经网络基本原理79

6.2.1 生物学基础79

6.2.2 形式神经元模型80

6.2.3 神经网络的基本结构81

6.2.4 神经网络的学习法则82

6.3 基本神经网络模型83

6.3.1 Hopfield网络83

6.3.2 自组织映射网络84

6.3.3 Back-Propagation网络84

6.4 神经网络在企业定额制定中的应用88

6.4.1 神经网络基本参数88

6.4.2 确定样本90

6.4.3 仿真分析91

6.4.4 小结101

第7章 基于遗传算法的神经网络用于编制企业定额102

7.1 遗传算法简介102

7.1.1 遗传算法的生物学基础103

7.1.2 遗传算法研究现状103

7.1.3 遗传算法的基本概念104

7.1.4 遗传算法的实现技术106

7.1.5 遗传算法特点109

7.2 基于遗传算法的神经网络在企业定额中的应用111

7.2.1 神经网络连接权的进化111

7.2.2 网络模型113

7.2.3 仿真分析113

7.3 小结116

第8章 基于粒子群的神经网络用于编制企业定额117

8.1 粒子群算法简介117

8.1.1 来源和背景118

8.1.2 研究现状121

8.1.3 粒子群算法存在的主要问题132

8.2 基于粒子群的神经网络用于编制企业定额132

8.2.1 神经网络与粒子群算法结合132

8.2.2 网络模型133

8.2.3 仿真分析134

8.3 小结135

第9章 基于交叉熵的神经网络用于编制企业定额136

9.1 交叉熵算法原理136

9.1.1 交叉熵方法的起源与发展136

9.1.2 基本概念138

9.1.3 稀有事件仿真简介139

9.1.4 基本原理140

9.2 基于交叉熵的神经网络在企业定额中的应用142

9.2.1 算法简介142

9.2.2 仿真分析142

9.3 小结143

第10章 基于已完工程造价数据库编制企业定额案例分析144

10.1 背景介绍144

10.1.1 工程特征145

10.1.2 造价情况145

10.2 神经网络基本参数146

10.2.1 神经元个数146

10.2.2 确定样本146

10.2.3 样本数据的处理147

10.2.4 传递函数的确定148

10.2.5 隐含层的确定148

10.3 仿真分析148

10.3.1 L-M算法148

10.3.2 GA-BP网络149

10.4 小结150

参考文献151

附录A 蒙特卡洛模拟产生的500个人工消耗工日152

附录B 蒙特卡洛模拟产生的1000个人工消耗工日154