綠色建筑造價成本研究

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摘要：綠色建筑是“低碳環(huán)保、資源節(jié)約”理念下倡導的產物，是未來建筑市場的重要前進方向。綠色建筑造價成本對于項目投資、施工管理等環(huán)節(jié)具有著重要影響。本文通過對綠色建筑造價成本進行概述，分析建筑項目投資的結構組成。對影響造價成本的主要因素進行分析，也提出了目前應用與造價成本預估的主要方法。最后，重點介紹了BP神經網絡模型并應用該方法對建筑項目進行造價預估。研究認為：BP神經網絡預估綠色建筑造價成本不僅效率高且預估較為精準。

關鍵詞：BP神經網絡；綠色建筑；造價成本；預估

引言

隨著環(huán)境保護型和資源節(jié)約型社會的不斷建成，綠色理念在建筑行業(yè)也蓬勃發(fā)展，興起了一輪綠色建筑的浪潮。綠色建筑是指在建筑生產過程中從材料選取、能源消耗、后期維修養(yǎng)護、造價成本等系列環(huán)節(jié)精細化、節(jié)約化、低碳化。目前，導致綠色建筑不能持續(xù)健康發(fā)展的因素主要有：綠色建筑的市場需求不高、綠色建筑的成本費用較高、綠色建組的政策系統(tǒng)不夠完善等。因此，從造價管理角度對綠色建筑進行成本控制就顯得十分重要。無論是建筑行業(yè)還是其他社會行業(yè)，工程造價都是十分重要的一個環(huán)節(jié)，工程造價可以為投資者和決策者提供參考依據。然而，對于工程造價而言，其成本的核驗和推算是否科學準確，是綠色建筑不可忽視的重要因素。建筑企業(yè)早投資建造過程中要實現(xiàn)利潤最大化需考慮投資周期、投資金額、投資項目等復雜因素，所以，建筑的造價成本管理也就充滿了多樣性和復雜性。建筑企業(yè)需要在投資生產過程中牢牢把握工程造價成本控制這個核心要素，做好成本的科學預估。隨著工程造價管理行業(yè)的發(fā)展，也涌現(xiàn)出了很多新的成本預測方式，針對不同項目的特征，提取核心關鍵影響因素，可以為工程造價的預測提供參考。當然，工程造價成本的預估需要不斷整合歷史工程造價數(shù)據，為成本的預測提供參考樣本數(shù)據。因此，企業(yè)需要不斷建立建全項目數(shù)據信息庫，從而更好地為工程造價提供決策依據。

1綠色建筑工程造價成本概述

建筑工程造價成本對于建筑企業(yè)或政府來說本質上是一種投資方式，項目的投資從企業(yè)角度來說就是為了獲取最大的利潤率，所以在投資過程中需要嚴格控制成本的開銷。綠色建筑工程造價成本，顧名思義就是建造綠色建筑項目的費用。從業(yè)主方角度來看，綠色建筑造價的成本是指建造這個項目所需的全部固定資產費用，包括工程建設費、配套設備費及其他費用。一般來說，業(yè)主在投資項目前，會進行前期的基礎調研、項目評估和投資可行性分析，對于工程項目在建造各階段費用的成本預估，包括固定資產和無形資產。從承包單位的角度來看，工程造價成本就是工程的承發(fā)包的價格。需要考慮建造期間所需的建造材料費用，人工勞務費用、機械設備費用和其他之間或間接產的開銷費用。綠色建造工程的在造價成本核算會對按照工程建造的具體流程進行費用成本計算。

2綠色建筑工程造價成本估算概述

綠色建筑工程造價成本的預估是在項目建設前期進行招投標環(huán)節(jié)進行的，主要是預測在項目建成所需要花費的費用，這是建筑項目能夠保質保量順利建成的重要參考標準。綠色建筑工程的造價成本需要考慮一定的精確性，與此同時，還需要兼顧成本造價的速度。對于招投標環(huán)節(jié)來說，造價成本的預估速度和精確度直接影響了投標單位能否順利中標。工程造價估算成本的重要意義體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）建設單位當面。建設單位就是建筑項目的投資者，即業(yè)主。綠色建筑工程造價的成本預估是業(yè)主編寫項目書和可研報告的重要依據，可以為業(yè)主提供科學的決策參考。業(yè)主在了解成本預估后可以對收益情況進行綜合分析，如果這個建設項目收益情況較好，業(yè)主則會投資該項目。若收益情況不樂觀，則會直接影響業(yè)主決定是否對該項目進行投資。此外，工程造價預估還可以督促業(yè)主對項目的施工進度進行管理和調整，嚴格控制在工程建造階段的額各項成本。（2）施工單位方面。對于施工單位而言，工程造價成本預估是單位進行投標工作報價的重要依據。施工單位應該盡可能全面的對建造項目進行科研分析，涉及到項目建設階段所需的各項費用，都應該包含在內并仔細核算。當然，造價成本也不能遠超出實際需求，造成成本應當最大限度貼近業(yè)主單位的基本承受能力范圍。施工單位對建造項目全面信息的把控，科研提高項目中標的概率，也可以為后期在建設階段各項費用的收支進行合理調節(jié)，減少不必要費用的開銷。

3綠色建筑工程造價成本估算影響因素

綠色建筑工程項目在建造階段會受到各種不確定因素的干擾，這些因素的產生會造成造價成本的起伏波動，直接和項目最終收益情況關聯(lián)，對綠色建造工程造成成本預估產生波動的因素主要包括：（1）政策方針因素房地產行業(yè)一直作為政府宏觀調控的對象，一些購房政策的出臺會直接影響到綠色建筑工程的成本。此外，隨著近年來房地產行業(yè)的蓬勃發(fā)展，一些新的投資模式受政策影響相繼涌現(xiàn)，如“ppp”項目等。因此，造價預估需要開率具體地區(qū)的地方法律和政策導向，可以提高工程造價成本的效率和質量。（2）地區(qū)與市場因素受地區(qū)環(huán)境影響，建筑材料的費用、人工費用和機械燃料費用等也有較大的波動，這些費用價格受當?shù)匕l(fā)展水平高低直接影響。受時間、空間和市場因素影響，工程造價管理應當切實考慮這些條件因素。（3）設計因素建筑工程的設計方案也直接影響到建筑工程的造價成本，在進行建筑工程設計環(huán)節(jié)，高質量建造難度大的項目往往需要花費較大的費用，因此，業(yè)主也可委托不同專業(yè)水平的設計人員對項目進行設計考慮，可在多組設計項目的必選下，選擇合適的建造方案。（4）施工單位因素施工單位的建造能力水平與造價成本相關，如果施工單位整體的業(yè)務能力水平高，則可以降低因缺陷返工等因素造成的額外費用。施工單位業(yè)務水平強，可以縮短施工周期，保證建筑產品質量，提升施工單位在建筑市場的形象。（5）建筑面積因素建筑面積的大小是影響造價成本波動的根本因素。對于建筑面積較小的工程，工程造價成本的預估難度相對來說就小很多，且預估造價與最終決算費用的誤差也較小。而對于建筑面積較大的工程，受建筑材料、人工費用等因素價格波動影響，其最終的造價成本預估也較難控制。

4綠色建筑工程造價成本估算的基本方法

綠色建筑造價成本的預估途徑可以有多種選擇，針對綠色建筑工程造價成本的費用預估，可以以下幾種方案推薦：（1）單位生產能力預估法，該方法通過選取和擬建設項目匹配度較高的歷史項目，通過歷史項目的投資與生產力關系模型修正擬建項目的預估模型，該方法默認將生產能力和造價成本建立線性數(shù)學關系。該方法要求擬建項目與歷史項目具有較高的匹配度，使用的條件和范圍相對來說比較苛刻，與此同時，認為生產能力與造價成本之間是線性關系，與現(xiàn)有的一些建筑造價實際情況有出入，所以適應性有待進一步論證。（2）生產能力指數(shù)法。該方法是單位生產能力預估法的改進版，考慮了生產能力和造價成本之間是非線性關系。它的最大優(yōu)點就是預估速率相對來說比較快，但也存在精確性不高的問題。（3）郎格系數(shù)法。該方法是將建設項目過程中的直接費用和間接費用進行匯總，兩者相加得到整體工程的預估費用。但是該方法有忽略建造過程中一些其他因素的干擾，如材料類型、設備規(guī)格等，這些因素也會對造價成本產生一定波動影響。（4）比例估算法。該方法還是以歷史數(shù)據參考為基礎，主要應用于項目的可研分析階段，它通過對歷史項目的造價成本進行綜合考量，預估擬建項目的造價。它的缺點是需要大量的歷史項目造價數(shù)據進行支撐，才能保障預估的準確性。（5）利用模糊數(shù)學法預測工程造價。該方法是以模糊數(shù)學理論為基礎，通過指數(shù)平滑法建立預估模型，通過計算得到模糊貼近度進行綜合排序，從中預估出擬建工程的造價成本。（6）灰色預測模型。該方法是以局部信息為參考基礎建立數(shù)學模型，該方法可以在歷史項目數(shù)據不全的基礎上，進行一定的預估，但預估的準確性有待進一步考量。（7）神經網絡法，神經網絡是通過數(shù)據訓練、檢驗、預測為基礎的數(shù)學模型，具有較強的可行性和可信度，以神經網絡法為基礎衍生的系列改進神經網絡方都可以結合具體工程項目進行選擇。

5基于BP神經網絡造價成本估算模型的應用

5.1BP神經網絡定義

BP神經網絡是以普通人工神經網絡為基礎進行改進的預測數(shù)學方法，它具有反向傳播的特征，是由20世紀80年代國外專家提出的，通過神經元之間的權值調整，控制預估值與實際值之間誤差比例，當預估值與實際值誤差縮小到規(guī)定范圍內，則默認訓練達到目的，該模型具有較高的精確度。在此基礎上，進行預估可到達較為理想的預測效果。

5.2工程參數(shù)選取

通過對歷史工程項目造價成本進行綜合分選，選取了以下具體參數(shù)作為BP神經網絡的參考指標：建筑面積、層數(shù)、基礎類型、層高、門窗、裝飾材料、屋面工程、造價指數(shù)、室內水暖氣電、設備及安裝費、弱電系統(tǒng)費用。網絡結構選擇為11-3-1的單隱層神經網絡模型，其構成的BP神經網絡結構模型。

5.3基于BP神經網絡的造價成本預估

在Matlab數(shù)值分析軟件選用神經網絡工具箱進行神經網絡的模擬，將BP神經網絡所需要的數(shù)據集匯總，將輸入向量和輸出向量分別導入相應的數(shù)據模塊，采用NetworkType設置11-3-1的網絡結構，在創(chuàng)建完網絡模型后，對數(shù)據進行訓練，BP神經網絡模擬的訓練、驗證和測試。當訓練次數(shù)達到35次時，訓練、驗證及測試的均方誤差達到最佳測試點，說明該BP神經網絡模型已達到良好的預估效果。在BP神經網絡模型訓練調試好后，可以在輸入層輸入擬建項目的關鍵工程參數(shù)，通過程序推算給出擬建項目最終預估的單位成本價格，該方法實現(xiàn)了基于歷史項目數(shù)據的數(shù)值模型預估，具有較高的精確性且操作過程較為簡易。

6結語

綠色建筑是未來建筑項目的重要開展方向，研究綠色建筑的造價成本對于項目的投資具有重要意義，以BP神經網絡為基礎模型，可實現(xiàn)對擬建項目的精準預估，具有很強的適應性。

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作者：時艷 單位：山西四建集團有限公司