张国栋栋梁教育|必备：建筑安装工程造价指数编制方法( 二 )
4建筑安装工程造价指数编制案例
【张国栋栋梁教育|必备：建筑安装工程造价指数编制方法】为明确建筑安装工程造价指数编制要点 ， 本节以某住宅建筑为例 ， 分析其安装工程造价指数的编制与造价预测工作 ， 为造价人员提供成功经验参考 。 将该市2015—2017年的住宅建筑安装工程造价指数为基础 ， 全面收集相关数据信息 ， 构建数据集 ， 用于造价指数编制的基础；预测该住宅建筑安装工程2018年前两个季度的建筑安装工程造价指数 ， 为造价管理提供数据参考 。 在造价指数编制中 ， 造价人员选择综合造价指数编制法 ， 引入随机振荡模型、蚁群算法与神经网络 ， 提高数据计算效率 。 将2015—2017年的住宅建筑工程共8个季度的造价指数作为基础 ， 数据的原始序列为Y=（109.2 ， 109.5,110.9,116.0,115.4,111.8,117.2,109.4）对上述序列开展加速平移变换处理 ， 再进行加权平均处理 ， 明确基础造价指数序列X=（109.2 ， 114,120.3,125.8,128.7,131.5,148.2,153.1）；然后 ， 造价人员构建随机振荡模型GM（1,1） ， 明确造价指数序列的模拟值 ， 将模拟值作为输入变量 ， 将序列Y作为输出变量 ， 通过蚁群算法开展神经网络的训练 ， 构建造价指数预测模型；最后 ， 将2018年前两个季度的造价指数模拟值为基础 ， 输入到神经网络中 ， 输出变量即为最终的造价指数预测值 。 预测结果显示 ， 2018年第一季度的造价指数为119.5 ， 第二季度的造价指数为121.2 。 目前该建筑工程已顺利完工 ， 应用上述造价指数编制方法预测的造价指数与工程实践偏差较小 ， 为造价管理提供可靠参考资料 。 可见 ， 本文分析的建筑安装工程造纸指数编制方法具有准确性与可行性 ， 可在建筑安装工程的造价管理中推广应用 。
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