工程造价预测的灰色-卡尔曼滤波模型

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灰色模糊估算模型在工程造价中的应用

中图分类号：２Ｕ１１
文献标识码：Ａ
文章编号：０８５９（０１０ —０９０１０— ６６２１）２０４— ３
ＧｒｙＦｚｙＥｔｔｎＭｏｅｏｈｒｊｃｏｔａｕｚｓｉｉｄｌｆｔｅＰｏｔＣｓｍａｏｅ
ＣＯＳｔ
工程造价估算是利用己建类似工程的造价资料和市场变化的信息，拟建工程投资费用所作的一对种预先估计或预测。如何利用以往有限类似工程数据对拟建工程进行快速、确地估算是整个工程造准价确定的核心问题，是项目建设过程中许多重要也问题（资、资控制、选施工单位、本控制等）筹投优成
ＡｂｔａｔＳｓｅｔｃｌｔｄｅｈｈｏｙｏｒｙｓｓｅａｐｉｄｔｈｕｚｓｉｔｓｒｙｆｚｙｓｕｉｄｔｅｔｅｒｆｇａｙｔｍｐｌｏｔｅｆｚｙｅｔｍａｅ，ｇａｕｚｓｉｙｅ
决策的基础ｌ。因此，程成本快速估算方法成为＿１］工
ｍａｉｎｍｏｅｏｎｌｔｒｌｏｓｒｃｉｎｃｓｆａｈｐｏｅｔｏｎｙｃｎｉｅｈｏｉｎａｈｒｃｅｉｉｔｄｌｆｉｅａｃｎｔｕｔｏｔｃｒｊｃｎｔｌｏｓｒｔｅｒｏｔｌａａｔｒｔｓｏｕａｏｏｅｏｄｈｚｃｓｃ
ｐａｔｃｂｌｙａｄｍａｅｖｒｂｌｙｒｃｉａｉｔｎｎｕｅａｉｔ．ｉｉ

基于灰色理论工程造价预测方法

基于灰色理论的工程造价预测方法摘要：建设工程的造价容易受到经济发展、技术水平以及社会变化等多方面的影响，因此随着时间的变化，工程造价的波动较大，就导致工程造价往往难以准确进行预测。

而工程造价的预测对于建设工程的成本控制具有十分重要的意义，因此必须采用一定的手段来对工程造价进行预测。

本文尝试通过灰色理论实现对工程造价进行预测，以利于实现对造价的合理控制。

关键词：灰色理论；工程造价；成本控制；预测方法中图分类号：tu723.3文献标识码： a 文章编号：1引言建设工程一般均具有工程量大、建设周期长、涉及范围较广等一般性特点，建设工程与一般工业产品的一个重要区别在于建设工程具有唯一性特点，现实中不存在完全一样的两个建设工程，即使是相似的工程也可能在造价方面相差巨大，且工程造价容易受到各种社会环境、技术水平以及气候环境等多方面的影响，这就对工程造价的预测和控制带来许多不便。

而工程造价的预测和控制对于建设工程的成本控制具有十分重要的意义，因此必须采用一定的手段来对工程造价进行预测。

目前，对于工程造价的预测已经有了多种方法，这些方法主要分为两类：（1）较为粗略的定性估算；（2）精确的定量计算。

由于目前我国在工程建设领域内对于建筑材料以及人力成本等方面的信息缺少有效的共享机制，同时定性预测往往需要有大量的历史统计资料作为依据，这就容易导致定性预测往往在工程造价中的误差较大，所以目前工程造价的预测主要是以定量方法为主，定性方法为辅的原则执行[1]。

其中，定量方法的研究又主要包括回归分析法以及时间序列法，这两种方法的特点有所不同，回归分析法主要是利用数理统计的方法来对变量之间的关系进行研究，通过自变量的相关信息来分析将来因变量的结果，回归分析法的最大缺点在于过于强调历史数据，却忽略了数据外推，当预测项目的时间范围过大时，就导致预测的精度较差；时间序列法是通过历史资料总结分析量与时间之间的变化规律，从而预测变量的具体数字，能够在历史数据较少的情况下，实现对变量较为准确的预测，灰色系统理论预测法就是该方法中的一种，本文将重点对其在工程造价方面的应用进行讨论。

浅析灰色预测模型在建筑工程造价中的应用

施工、在设备或材料采购上科学合理，不盲目追大求洋等。［］杨红雄．２工程造价计价与控制［．Ｍ］北京：中国计划出版社，５加强结算审核管理。在结算阶段，）加强结算人员的廉政和法制造成结算值的虚高，给业主造成经济损失；同时要完善结算审核
６３５６０１０
２８２ｌｏ８ｏ
１０４３ｏ７０
４８６３７
为了提高模型精度，对历史数据以２００２年数据为基准作初般是将原始数据先进行累加处理，过这种处理，能在非负的值化处理：通才时间数据序列中找到某种规律，然后建立微分方程。灰色系统中
中图分类号：７３３ＴＵ２．文献标识码：Ａ
建筑工程是一个复杂的过程，在整个过程中，程造价贯穿想，工本文根据近年来某单位框架高层住宅造价历史资料，用灰利始终。工程造价预测是对一个计划中准备建设的工程在实施前色理论中的预测知识和ＧＭ（，，Ｍ（，模型，１Ｎ）ｃ１Ｌ）对框架高层对其预期价格进行预测，是工程项目可行性研究的基础。住宅造价系统作了以工程总造价、工费、人材料费及机械使用费
浅析灰色预测模型在建筑工程造价中的应用
李旭方
摘要：针对建筑工程造价预测问题，出了灰色模型方法，提以工程造价历史资料为依据，建立了建筑工程造价的灰色预测模型，为建筑工程的工程招投标提供了依据，而使工程投资达到预期目标。从关键词：工程造价，灰色预测，灰色模型

灰色预测模型在机电工程造价中的应用

刍议灰色预测模型在机电工程造价中的应用摘要：加强灰色预测模型在机电工程造价中的应用的研究是十分必要的。

本文作者结合多年来的工作经验，对灰色预测模型在机电工程造价中的应用进行了研究，具有重要的参考意义。

关键词：灰色预测模型机电造价应用中图分类号：tu723.3 文献标识码：a 文章编号：科学技术出现高度综合的大趋势，导致了具有方法论意义的系统科学学科群的出现。

系统科学则揭示了事物之间的更为深刻更为具有本质性的内在联系，所以大大促进了科学技术的整体化进程。

在对系统研究的过程中，由于当前现有认知水平的局限性以及内外扰动的存在，得到的信息常常都带有很多不确定性。

随着科技的发展以及人们对自然界和客观事物演化规律认识的进步，人们对各类系统存在的不确定性有了更加深刻的认知，对不确定性系统的研究也更加日益深入，从而使得众多科学领域中长期难以解决的各种复杂问题随着系统科学新科学的出现迎刃而解。

在系统科学和系统工程领域，各类不确定性系统理论、方法不断涌现，已经取得各种不确定性系统研究的重要成果，如扎德于 60 年代首创了模糊经理论、邓聚龙教授于 20 世纪 80 年代初创立并发展了灰色系统理论以及王光远教授于 90 年代创立的未确知数学等。

在 1982 年，邓聚龙教授发表于北荷兰出版公司期刊 systems & control letters 上的一篇名为“control problem of grey system”的论文，标志着灰色系统理论开始问世。

灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，通过对部分已知信息进行生成、开发后提取有价值的信息，实现对现实世界的确切描述和认识。

自灰色理论诞生以来，它在工业、农业、社会、经济、管理和工程技术等领域得到了广泛的应用，成功的解决了生产、生活和科学研究中的大量问题. 我国现处于经济快速发展的时期，“科学发展观”既是我们开展工作的指导思想，又是社会经济进步的必要。

基于卡尔曼滤波和粒子群优化算法的灰色神经网络预测模型

ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＫｌａｍａｎｉｆｌｔｅｉｒｎｇａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｌａｇｏｉｒｔｈｍ（Ｒ．ＥＫａｌｍａｎ — Ｇ（１，１）一ＰＳＯ — ＢＰ）．ＴｈｅｍｏｄｅｌｕｓｅｓｔｈｅＫａｌｍａｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｖｏｌａｔｉｌｅａｎｄｎｏｎ — ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｇｒａｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ
ＷＡＮＧＪｉｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，
ＬａｎｚｈｏｕＰｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌＶｏｃａｔｉｏｎａｆａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ．ＬａｎｚｈｏｕＧａｎｓｕ７３００６０，Ｃｈｉｎａ）
ｉｆｌｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｒｎｄａｏｍｅＩＴｏｒｓｆｒｏｍｔｈｅｎｏｎ — ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｅｑｕｅｎｃｅａｎｄｏｂｔａｉｎｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｒｅａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ＳＯ

卡尔曼滤波进行状态估计模型

卡尔曼滤波进行状态估计模型
卡尔曼滤波是一种用于状态估计的强大工具，它在许多现代科
学和工程领域中都得到了广泛的应用。

这种滤波器能够从一系列不
完全、噪声干扰的测量中，估计出系统的真实状态。

它的应用范围
包括但不限于航空航天、导航、无人机、自动控制系统和金融领域。

卡尔曼滤波的核心思想是通过将先验信息（系统的动态模型）
和测量信息（传感器测量）进行融合，来估计系统的真实状态。

它
能够有效地处理测量噪声和模型不确定性，并且能够提供对系统状
态的最优估计。

卡尔曼滤波的工作原理是通过不断地更新系统状态的估计值，
以使其与实际状态尽可能接近。

它通过两个主要步骤实现这一目标，预测和更新。

在预测步骤中，根据系统的动态模型和先验信息，估
计系统的下一个状态。

在更新步骤中，根据测量信息，修正先前的
状态估计，以获得最优的系统状态估计。

卡尔曼滤波的优势在于它能够在计算复杂度相对较低的情况下，提供对系统状态的最优估计。

它还能够有效地处理非线性系统，并
且能够适应不同类型的测量噪声。

总的来说，卡尔曼滤波是一种强大的状态估计工具，它在许多现代应用中都发挥着重要作用。

通过将先验信息和测量信息进行融合，它能够提供对系统状态的最优估计，为科学和工程领域的研究和应用提供了重要的支持。

研究灰色预测的建筑工程造价快速估算_欧少玲

1. 引言建筑工程造价快速估算是当今建筑工程行业中的重要工作，其常用的预测方法主要有：模糊数学、自适应过滤技术、定 a x a x X 额计算和灰色理论。而其中的灰色预测所 2 22 2 23 3 3.3 工程材料费分析需样本相对较少，不需要去计算统计的特其具有独立性，不受工程总造价、人征量，并且因解决信息不完备系统问题而工和机械费等影响，它仅仅会因图纸设计见长，所以从该理论创立至今，通过国内外大多数学者对该理论的不断研究完善，或变更而变化，也就是其只和工程项目本身的规模以及相应的建筑方案有关。故可灰色系统理论广泛地应用于交通、隧道工建 GM（l，1）模型，其状态方程为：程沉降变形监测等实际问题中去。因此灰 a x u X 色预测模型的引入定会促进建筑工程造价 3 33 3 3 4. 建筑工程造价预测模型管理信息化的发展。 4.1 GM（1，N）预测模型建模步骤 2. 工程造价的预测意义以 2008 年历史数据为基准作初值化处先依据公式建立建筑工程总造价 x1 的除了基于国家经济发展的需要及技术理，标准化处理后的原始数据见表 2。 GM（1，4）模型，公式为：上的可行性考虑外，在任何一个拟建项目表2 标准化处理后的原始数据 a x a x a x a x 。 X 中，也要考虑经济的合理性。建设项目的 1 11 1 12 2 13 3 14 4 年份/年总造价x1 人工费x2 材料费x3 机械费x4 建模步骤如下：造价预测在拟建项目前期的相关阶段中， 2008 1 1 1 1 ① 对 x1（0）作 1—AGO，得 x1（0）的一作为论证拟建项目是否合理的必要的经济 2009 0.9871 0.9952 1.0767 1.2037 次累加生成序列：文件。 2010 1.2348 1.0692 1.1173 1.0559 x1（1）={x1（1）（1），x1（1）（2），…，x1（1）工程造价要得到合理控制，就要由传 2011 1.2865 1.1964 1.1319 1.1008 统的事后控制，转变成事前的预测。微观（k）}， 2012 1.2901 1.2066 1.1343 1.2222 ②建数据矩阵 B 和向量 y4。上来说，降低工程成本，加强资本的运营 5.2 建立 GM（1，N）模型 ③由公式 a B 1 yN 求出参数列 a1 。效率，在事前预测中是工程的投标决策的根据 3.1 中的 GM（1， 4）模型公式有：综合①②③可得公式：重要依据。通过成本预测，及时发现问题， a. 有关工程总造价 x1 的 GM（1，4）找出施工项目成本管理中较薄弱环节，采的模型为： ④对模型进行建立。把已得到的参数取相应解决措施，控制成本，从而获取最 a1，b12，b13，b14 代入 GM（1，4）模型公式：大效益。从宏观上来说，可降低单个建设 (0) 4 项目的建设资金，有利于国家资金的利用 b. 人工费用 x2 的 GM（1， 2）的模型为： (k ) bi xi(1) (k ) a1 z1(1) x 1 率的提高。 i 2 便得到了工程总造价 x1 的 GM（1，4） 3. 建筑工程造价指标的系统分析 c. 工程材料费用 x3 的 GM（1，1）的模型。同理便可得到人工费 x2、材料费 x3 灰色理论的微分方程型模型称作 GM 模型为：和机械使用费 x4 的相应的 GM 模型。模型，其中 G 表示 Grye（灰色），M 表示 4.2 建立派生型预测模型 GM（1，N， Model（模型）。GM（l，N）表示 1 阶的 N d. 机械使用费 x4 的 GM （1， 2）的模型为： x（0））个变量的微分方程型模型。GM（1，4）表）称为 GM（1，N） GM（1，N，x（0）示 1 阶的 4 个变量的微分方程型模型 [4]。）模 5.3 建立派生型 GM（1，N，x（0）为了便于计算和记录，在以下的论述的派生型预测模型，它是由定义型预测模型型推导出来的。派生型预测模型为：中，我们将工程总造价设为“x1” ，人工费由定义型预测模型推导出来的派生型 ”材料费设为“x3， ” ，机械使用设为“x2， GM（1， N， x（0））模型公式（下转第 237 页）费设为“x4” 。表1 历史工程造价数据 3.1 建筑工程造价构成和其相关联因素年份/年总造价/元人工费/元材料费/元机械费/元面积/m2 建筑工程的总造价 x1 是由工程的直接 2008 40699700 4471800 21707200 750900 39628 和间接费以及计划利润等所组成，而起到 2009 25523900 2827300 14847800 574300 25176 主导因素的是工程总造价的本身，其中的 2010 24539000 2334500 11843100 386900 19350 人工、材料和机械等费为关联的因素。因此， 2011 41811000 4271900 19618600 660000 31643 我们就最大的 4 个因素，便可建立 GM（l， 2012 61462800 6315600 2882100 1074300 46387

分析灰色系统预测理论在建筑工程造价中的应用

分析灰色系统预测理论在建筑工程造价中的应用灰色系统是一项为更好的掌握未来发展并为其提供分析行情的技术指标，构成灰色系统模型的核心内容主要来源于以系统记载最早年限为基础的传统数据、现代数据、以及结合以上数据估算出未来的走势数据，以上三点是支持灰色系统的三要素。

灰色系统作为一项对未来行情分析的有利指标，其应用的好坏能直接影响到预测项目的经济效益，所以要想将灰色系统预测理论的增益效果最大化发挥，掌握其方法并与预测项目有效挂钩是重点。

下面本文将站在建筑工程造价的角度，通过工程实践经验对灰色系统预测理论在建筑工程中的应用方法以及注意事项展开深入探讨。

标签：灰色系统预测；建筑工程造价；灰色理论之所以现在建筑工程造价得到了重视，是因为现在建筑业为国家经济建建设起到了很大的推动效果，但是我国在计划经济初期，并未对建筑业加以重视，对当时建筑工程造价的多少，其依据主要由行政计划定价方式给予计算。

随着社会经济的发展，国际的接轨，建筑领域为经济建设的提升日益明显，无论从招商引资还是招标投标，都可以看出建筑业已经走出传统的黯淡时期，社会对建筑业也以一个全新的眼光进行审视，在这基础上，受到最直接影响的就是建筑工程造价，在建筑工程中，其施工过程甚至包括策划，只要是过程中的环节，不计大小都涉及到工程建造价格，正是因为建筑过程中涉及到工程价格的环节居多，漏算或者估算偏差过大，都会使建造价格跃出人们的掌控范围.1 建筑工程应用灰色系统预测理论的目的及意义预测工程建造价格主要就是对整项工程所需资金进行一个笼统的估算。

在一项工程施工前，也就是处于计划施工的项目进行预期价格预测。

一项工程在实施施工后每一个环节都需要资金的充盈，而建筑施工整个工程设计到动用资金的环节非常多，这时候一项最接近准确值又不吝啬到需要拆东墙补西墙的资金预测，对任何一箱即将开展的工程而言都是至关重要的。

合理准确的预算既能保证建筑工程的完工又能避免不必要的经济支出，最重要的是要对整个工程进行估算价格，必须了解清晰工程中的每一项施工流程，这样在施工质量以及施工管理上都有很大程度的提升，是一项多赢的策略活动。

工程领域中的Kalman滤波技术

工程领域中的Kalman滤波技术工程领域中的Kalman滤波技术Kalman滤波技术是一种用于处理测量数据的最优滤波方法，广泛应用于工程领域中的状态估计和控制问题。

本文将按照步骤逐渐介绍Kalman滤波技术的原理和应用。

第一步是建立系统模型。

在使用Kalman滤波技术之前，需要对待估计的系统进行建模。

系统模型可以是线性时不变的，也可以是非线性的。

线性时不变系统模型可以用状态空间表示，包括状态方程和观测方程。

状态方程描述了系统的动态特性，观测方程描述了测量数据与系统状态之间的关系。

第二步是初始化状态。

Kalman滤波技术需要有一个初始的状态估计值和协方差矩阵。

初始状态可以通过先验知识或者测量数据进行估计。

协方差矩阵描述了状态估计值的不确定性，通常初始化为一个较大的值。

第三步是预测状态。

在Kalman滤波中，先进行状态预测，然后再进行状态修正。

状态预测是通过系统模型和上一时刻的状态估计值进行的。

根据状态方程和上一时刻的状态估计值，可以得到当前时刻的状态预测值和协方差矩阵。

第四步是预测观测。

通过观测方程，将预测的状态值转换为观测值的预测。

观测值的预测与状态预测相关联，通过观测矩阵将状态预测值转换为观测值的预测。

第五步是计算卡尔曼增益。

卡尔曼增益是Kalman滤波的核心，用于将预测值与实际观测值进行融合。

卡尔曼增益的计算依赖于预测的状态协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵和观测矩阵。

第六步是修正状态。

通过卡尔曼增益和观测值，可以得到修正后的状态估计值和协方差矩阵。

修正后的状态估计值会更接近于真实值，协方差矩阵描述了状态估计值的不确定性，会随着观测值的修正而减小。

第七步是重复预测和修正的过程。

在实际应用中，Kalman滤波技术是一个递归的过程，不断进行状态预测和修正。

每一次预测和修正都会根据新的观测值更新状态估计值和协方差矩阵，实现对系统状态的实时估计和控制。

Kalman滤波技术在工程领域中有着广泛的应用，例如目标跟踪、导航系统、机器人控制等。

Kalman滤波在工程中的应用

Kalman滤波在工程中的应用Kalman滤波在工程中的应用Kalman滤波是一种常用于工程中的估计和控制问题的优秀方法。

它使用统计学方法和线性系统理论来估计未知变量的状态，通过将测量值与模型预测进行加权平均，提供更准确和可靠的结果。

在工程领域，Kalman滤波广泛应用于航空航天、导航系统、机器人、自动驾驶和信号处理等方面。

以下是使用Kalman滤波的步骤：1. 建立模型：首先，我们需要建立一个数学模型来描述系统的动态行为。

这可以是一个线性或非线性模型，以及关于系统状态和测量值的方程。

例如，在自动驾驶中，我们可以使用车辆动力学方程来描述汽车的运动。

2. 初始化：在开始使用Kalman滤波之前，我们需要初始化系统状态估计值和协方差矩阵。

通常，我们将初始状态设置为零，协方差矩阵设置为较大的值，以表示对初始状态的不确定性。

3. 预测：通过使用系统模型，我们可以预测下一个时刻的状态和协方差矩阵。

这是通过将当前状态和模型方程进行线性组合得到的。

预测结果提供了系统状态的最佳猜测，但仍然受到噪声和不确定性的影响。

4. 更新：在此步骤中，我们使用传感器测量值来更新状态估计和协方差矩阵。

首先，我们计算测量残差，即测量值与预测值之间的差异。

然后，通过卡尔曼增益将测量残差与预测误差相结合，以获得修正后的状态估计值和协方差矩阵。

5. 重复：通过不断重复预测和更新步骤，我们可以不断改进状态估计值的准确性。

每一次迭代都会减少状态估计的不确定性，并提供更可靠的结果。

通过以上步骤，Kalman滤波可以在工程中提供准确的状态估计和控制。

它可以帮助我们从受噪声和不确定性影响的测量中提取有用的信息，以便更好地理解和控制系统的行为。

通过将预测和测量步骤相结合，Kalman滤波使得我们能够实时地更新状态估计值，并在不断迭代中逐渐减小估计误差。

总而言之，Kalman滤波在工程中具有广泛的应用。

它可以提高系统的鲁棒性和稳定性，同时也能够减少传感器噪声和测量误差的影响。

灰色预测原理在工程估价中的新应用

灰色预测原理在工程估价中的新应用灰色预测原理在工程估价中的新应用灰色预测原理在工程估价的新应用摘要：工程快速估价是投资决策的重要内容，同时工程估价还是工程造价控制的前提，是工程项目可行性研究的前提，也是招投标制定标底的依据，而工程概预算编制方法存在速度慢，周期长等缺点，针对同类别的工程的各项主要影响因素进行分析，通过灰色系统理论的相关原理确立一种新型的计算方法，建立工程快速估价模型，可省去大量的繁琐计算，为快速做出工程估价提供科学依据。

Abstract: Engineering appraisal is an important part of investment decision-marking. Simultaneously, engineering estimate price is not only the building cost ofthe engineering cost and the engineering project feasibility study premise but also is the basis of the bidding for making price bottom.But the speed of the engineering budget and budget estimate establishment method is very slow and the cycle is long. In view of the same engineering each major effect factor carries on the analysis. Establishes the new computational method with the grey system theory, establishment project fast estimate model, to make the project estimate to provide the basis fast.关键词：灰色系统;快速估价;影响因素;写字楼;神经网络量化Key words: grey system;rapid assessment;factors;office;neural network quantization0引言国民经济的飞速发展，使得我国城市化进程不断加快，国家的城市基础设施建设规模不断加大，我国的建筑市场价格管理机制逐步完善，而大中型工程由于结构复杂、规模庞大和施工周期长，施工方在投标阶段如何准确预测出项目最终成本成为工程造价管理中一项重要内容，从而对工程估价提出了更严格的要求，尤其是快速工程估价。

浅析灰色预测模型在建筑工程造价中的应用

浅析灰色预测模型在建筑工程造价中的应用摘要：本文主要针对建筑工程造价预测问题，通过灰色预测的方法对工程造价进行事前的快速预算。

运用灰色动态模型来确定系统未来发展变化的趋势，为建筑工程事前控制成本提供了一定的依据，从而达到预期的目标。

关键词：灰色预测模型、建筑工程、造价一、前言建筑工程造价的估算目前在建筑工程行业中的作用至关重要，商家在决定执行某一项目时首先考虑的就是成本的问题。

而当前估算工程造价最常用的方法就是灰色预测，为此本文主要针对如何建立灰色模型以及灰色模型的使用来进行工程造价的事前预测，以期把成本控制在可预见的范围内。

二、工程造价的预测意义除了基于国家经济发展的需要及技术上的可行性考虑外，在任何一个拟建项目中，也要考虑经济的合理性。

建设项目的造价预测在拟建项目前期的相关阶段中，作为论证拟建项目是否合理的必要的经济文件。

工程造价要得到合理控制，就要由传统的事后控制转变成事前的预测。

微观上来说，降低工程成本，加强资本的运营效率，在事前预测中是工程的投标决策的重要依据。

通过成本预测，及时发现问题，找出施工项目成本管理中较薄弱环节，采取相应解决措施，控制成本，从而获取最大效益。

从宏观上来说，可降低单个建设项目的建设资金，有利于资金的利用率的提高。

三、灰色预测及灰色动态模型灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分。

灰色系统理论是以信息不完全的系统为研究对象，直接采用office办公软件即可运用特定的方法描述信息不完全的系统，并进行预测、决策、控制的一种崭新系统理论，是控制论观点和方法的延伸。

灰色系统的实质为:部分信息已知、部分信息未知的一类系统。

灰色预测是根据过去的及现在已知的或非确定的信息建立的一个从过去引申到未来的灰色模型，从而确定系统未来发展变化的趋势，并为规划、决策提供依据。

灰色动态模型是灰色系统理论与方法的核心，其特点是生成函数和灰色微分方程，是以灰色生成函数概念为基础，以微分拟合为核心的建模方法，能根据少量信息建模和预测。

灰色预测建模原理及应用

灰色预测建模原理及应用灰色预测建模是一种基于灰色系统理论的预测方法，它通过对已知数据进行灰色处理，利用数学模型进行预测分析，能够在数据不完全、信息不充分的情况下进行较为准确的预测，并被广泛应用于经济、环境、管理、工程等领域。

灰色预测的基本原理是通过对原始数据序列进行灰色处理，从而实现数据序列的规律性显现和可预测性增强。

灰色预测建模的基本步骤如下：1.序列建模：对原始数据序列进行建模，确定其特征方程。

主要有一阶、二阶、灰度关联度模型和灰色GM(1,1)模型等。

2.模型参数估计：根据确定的特征方程，通过最小二乘法等方法对模型参数进行估计，得到模型的数值解。

3.模型检验：对已建立的模型进行检验，判断模型的适用性及精度。

一般通过残差检验、相关系数检验等方法来评估模型。

4.预测和累加生成：通过模型预测得到待预测期的结果，并将预测结果与原始数据进行累加生成，得到预测序列。

灰色预测建模的特点是：省数据量、灰度信息充分、模型简单、适用性广泛。

应用方面，灰色预测建模主要有以下几个方面：1.经济方面：灰色预测可以用于经济指标预测，如GDP、消费指数、物价指数等。

通过对这些指标进行预测分析，可以指导政府采取相应的宏观调控政策。

2.环境方面：灰色预测可以应用于环境数据的预测，如空气质量指数、水质指标等。

通过对环境数据的预测，可以做到提前预警，并采取相应的控制措施，保护环境质量。

3.管理方面：灰色预测可以用于企业管理，如销售预测、库存预测、供应链管理等。

通过对企业数据进行预测，可以合理安排生产、销售和供应，提高企业的经济效益和竞争力。

4.工程方面：灰色预测可以应用于工程项目的进度和成本预测，如道路建设、房地产开发等。

通过对工程数据进行预测分析，可以及时发现问题，并采取相应的措施，保证项目的顺利进行。

总的来说，灰色预测建模是一种有效的预测方法，能够在数据不完全、信息不充分的情况下进行较为准确的预测，广泛应用于经济、环境、管理、工程等领域，对各行各业的发展和决策都具有重要作用。

灰关联Kalman滤波的大坝变形分析模型

＾＾
一
＾
对于离散随机系统的卡尔曼滤波，其数学模
型由状态方程与观测方程构成，离散化形式可以表示为］：
收稿日期：２０１２— ０５ — ２８
Ｘ＝
（１）＋．，（Ｌ一日Ｘ（～１））；
适应性。
一
是系统ｋ时刻的
根据最小二乘原理，可推得随机离散线性系统
步预测值
＾＾
２］：并以某大坝一监测点的水平位移变形分析为例，的卡尔曼滤波递推公式＿
一
（）：Ｆ（）
第３３卷第１期
２０１３年２月
桂林
理工大
学学报
Ｖ０Ｌ３３Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２Ｏ１３
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

＝
＿ｌ，
（１）（２）
Ｌ＝日Ｘ＋。
方程式能够反映大坝效应量监测值的定量变化规式中：是系统ｋ时刻的状态向量（ ×１阶）；是律，确定大坝效应量与其他环境影响因子间的确系统ｋ时刻的观测向量（ｍＸ１阶）；Ｆ ∥ 。）是系统定性关系或统计关系。普通卡尔曼滤波在建立ｋ一１时刻到ｋ时刻的状态转移矩阵（ｎ×ｎ阶）；Ｇ模型时仅考虑单一的影响因子，这对于复杂、非是系统ｋ一１时刻的动态噪声矩阵（ｎ×ｒ阶）；一线性的变形分析与预报效果不是很理想。本文基是系统ｋ一１时刻的动态噪声（ｒ ×１阶）；Ｖｋ是系统于大坝变形的影响因子多，引入灰色关联分析，ｋ时刻的观测噪声（ｍ ×１阶）；通过计算各影响因子的关联度确定因子的取舍，观测矩阵（ｍｘ／７，阶）。建立顾及多因子的基于灰关联卡尔曼滤波模型，与普通卡尔曼滤波算法进行对比分析，结果表明灰关联Ｋａｌｍａｎ滤波模型具有较高的预测精度与自

灰色预测模型在机电工程造价中的应用

合理的症结所在，所以很多的工程中机电安装项目往往会出现投资预算不能达到目标的情况。提高预算完整性：在扩建项目中应对人员费用的问题进行全面核算，将生产人员的准备费用即确定涉及的人员数
量。
４灰色预测在机电工程中的应用高速公路机电工程预测是一个复杂的系统，主要包括监
裘ｌ赝史】＝撑原始数据工程牟号枣造输《万元》
ＡＢ
３机电安装工程的预算控制３．１机电安装工程预算的内容
设计中的预算：设计预算和通常的设计预算相似，就是在机电安装的工程设计阶段利用图纸和方案等预算成本定额，将人员支出、设备材料等项目综合起来，对项目进行经济性预测，形成一个合理的费用总额，并以此为目标指导施
预算造价
工程ห้องสมุดไป่ตู้术
２０１５年６月・１４３－
灰色预测模型在机电工程造价中的应用
刘娜
天津市民源电力工程安装有限公司，天津３０００００
摘要：工程造价的预测就是对一个计划中准备建设的工程在实施之前对其预期价格进行预测。本文首先通过分析灰色预测方法的引入，介绍了机电安装工程的预算控制，最后提出了灰色预测在机电工程中的应用。关键词：灰色预测模型：机电：工程造价：应用中图分类号：Ｆ４２６．９２；Ｆ２２４文献标识码：Ａ文章鳊号：１６７１．５５８６（２０１５）２４．０１４３．０２
１前言科学技术出现高度综合的大趋势，导致了具有方法论意义的系统科学学科群的出现。而加强灰色预测模型在机电工程造价中的应用的研究是十分必要的。２灰色预测方法的引入灰色模型是灰色系统理论的主要内容之一，它是根据关联度、生成灰数、灰导数等观点和一系列数学方法建立起来的连续性的微分方程，它能根据少量信息建模和预测，因而，在很短的时间里被应用于不同的领域。用数学模型来描述系统是系统定量研究的有效方式，然而，运用精密的数学模型来研究系统往往被一些苛刻的条件所限制，而这些条件是现实系统不具备的。灰色模型不同于 “ 白因白果律 ”的经典模型，它是少数据基于灰因白果律、差异信急原理建模，既不是微分方程模型也不是差分方程模型，而是具有部分微分、部分差分性质的模型。模型在关系上、性质上、内涵上具有不确定性。

基于Kalman滤波的灰色模型在沉降预测中的研究

ａｆｔｅｒｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．Ｆｒｏｍｔｈｅｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｄａｔａ，ｕｎｄｅｒｔｈｅｈｅｌｐｏｆＧＭ（１，１），ｔｈｅＰｏｓｔｅｉｒｏｒｅｒｒｏｒｒａｔｉｏ，
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浅谈灰色预测模型在住宅工程造价指数预测中的应用

浅谈灰色预测模型在住宅工程造价指数预测中的应用论文基于对灰色理论与灰色预测理论的分析，论述了灰色预测模型构建方法，对灰色预测模型在住宅工程造价指数预测中的应用进行分析，结果表明：住宅工程造价指数灰色预测模型计算简单，具有较强的可操作性。

标签：灰色预测；住宅工程造价指数；预测工程造价指数是用来反映一定时期由于价格变化对工程造价影响程度的一种指标，是调整工程造价价差的依据，它反映了报告期与基期相比的价格变动趋势。

住宅工程造价指数的可用于住宅工程造价的全过程。

要加强住宅工程造价管理的工作必须注重住宅工程造价指数的测算，只有掌握住宅工程造价指数，才能及时分析和测算住宅工程造价的走向，从而实现住宅工程造价指数的作用。

住宅工程工程造价指数的预测是根据历史工程造价指数，通过一定的科学方法，对住宅工程造价指数未来发展的趋势作出相应的推测。

住宅工程造价指数的预测有利于业主和承包商抵抗风险能力，也有利于政府部门为相关政策调整提供依据。

预测的准确度与预测模型方法的选择有直接关系，目前用于预测方法主要有移动平均法、指数平滑法、ARMA法和灰色预测模型，不同方法优缺点不同。

其中，灰色预测模型具有所需数据少，计算简单预测精度较高，具有较好的使用价值，本文对其在住宅工程造价指数中的预测进行建模分析，并结合工程实例进行实例分析。

1 灰色理论与灰色预测灰色预测是灰色理论的重要组成部分。

“灰色系统”(GreySystem)指信息不完全的系统，信息不完全包括系统因素不完全明确，因素关系不完全清楚，系统结构不完全知道，系统的作用原理不完全明了等方面，这就使得系统的部分信息已知，部分信息未知，介于“白”和“黑”之间。

灰色系统是绝对存在的，而白色和黑色系统式相对存在的。

灰色系统的实质为:部分信息已知、部分信息未知的一类系统。

灰色预测是根据过去的及现在已知的或非确定的信息建立的一个从过去引申到未来的灰色模型,从而确定系统未来发展变化的趋势,并为规划、决策提供依据。

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