一种工程造价指标分析方法及系统

本发明属于工程造价领域，具体是一种工程造价指标分析方法及系统。

背景技术：

1、工程造价指标分为两大部分，一是工程技术特征经由某种具体的计量方式和分类获得的技术指标，二是工程在建过程中产生费用情况的经济指标。工程造价指标在决策阶段是投资估算的依据、具体工程项目设计方案合理性判断的重要参考标准、建筑工程项目招投标的参考依据之一，以及施工阶段进行成本控制的重要标尺。建筑工程造价指标贯穿于整个工程项目的各个阶段和不同阶段的各个部分。对比分析现阶段工程造价指标测算方法以及相应特征指标的选取原则，进而建立建筑工程造价指标的快速测算模型，对工程建设及管理具有重要意义。

2、目前工程造价指标分析方法普遍采用的是人工手动关联、维护和计算的方法。这种方法虽然在一定程度上能够满足基本的需求，但在实际操作中却存在诸多局限性和挑战。人工手动关联的方式意味着造价人员需要花费大量的时间和精力去手动建立、维护和更新各个指标之间的关联关系。这不仅增加了他们的工作负担，也增加了企业的运营成本。尤其是在大型复杂的工程项目中，这种工作量的增加尤为显著，使得造价人员难以集中精力进行更深入的分析和决策。

3、其次，人工计算的方式往往容易受到人为因素的影响，导致指标计算的效率低下且准确性不高。由于人的主观性和经验差异，不同的人在进行相同的计算时可能会得出不同的结果。此外，人工计算还容易出现错误和疏漏，特别是在处理大量数据时，这种错误和疏漏的概率会大大增加。这不仅影响了指标计算的准确性，也影响了后续决策的有效性和可靠性。随着工程建设行业的快速发展和变化，新技术、新材料和新工艺不断涌现，对工程造价指标的要求也越来越高。然而，传统的人工手动计算方式很难及时适应这些变化，导致指标计算的滞后性和不准确性。这不仅影响了工程项目的进度和质量，也增加了企业的风险和成本，为此有必要提出一种能对工程造价指标进行实时分析和自动化处理预测的一种工程造价指标分析方法和系统。

技术实现思路

1、为了解决上述人工计算容易受到人为因素的影响，导致指标计算的效率低下且准确性不高的问题，本发明的目的是提供一种工程造价指标分析方法和系统，通过将收集的工程造价信息进行自动化分析和处理，提取关键因素，对关键因素深入分析，并进行逻辑判断，预测工程造价关联性，根据关联性结果，将数据组合，根据选择结果和数据组合，生成用户所需数据集。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种工程造价指标分析方法，包括以下步骤：

3、步骤一，信息收集：收集待分析工程项目的工程信息，包括项目的规模、工程量清单、进度信息、工程价格、材料价格和人工费用；

4、步骤二，信息分析：以工程项目的整个生命周期为基准进行成本分析，综合考虑工程投资和后期成本，对工程项目不同阶段的成本进行预测和量化，包括建设、运营、维护和更新阶段的成本，通过输入住宅工程结构类型、建筑层数、层高、建筑面积和建筑材料基本信息，建立数学模型和算法，结合大数据分析和机器学习的方法，对住宅工程单方造价、土建工程单方造价、装饰工程单方造价和安装工程单方造价、建筑人工每平米消耗量、混凝土每平米消耗量、钢筋每平米消耗量、墙砖每平米消耗量和防水涂料每平米消耗量进行工程造价指标智能化分析和预测；

5、步骤三，关联分析：根据信息分析预测结果进行标准化处理，提取关键因素，对关键因素深入分析，并进行逻辑判断，预测工程造价关联性，根据关联性结果，将数据组合，根据选择结果和数据组合，生成用户所需数据集，并设定结果阈值；

6、步骤四，生成结果：若达到结果波动阈值，则显示项目功能区域对应的造价指标变动反馈报告；若小于结果波动阈值，则根据项目关联性结果由大到小排列隐藏于后台数据库。

7、进一步，步骤一中，工程信息通过电子招投标通用数据交换接口自动获取。

8、进一步，步骤二中，在生命周期成本分析中，考虑环境和社会影响，提供经济效益、环境效益和社会效益的综合评估。

9、进一步，步骤二中，在智能化分析和预测过程中，结合已建工程项目的数据，运用统计法和比较法，提供分析。

10、进一步，一种工程造价指标分析系统，包括以下模块：

11、数据收集模块，用于获取待分析项目的造价指标数据；

12、数据分析模块，用于对收集到的工程信息进行处理和分析，包括住宅单方造价分析、造价组成分析、造价比例分析和主要消耗量指标分析；

13、数据存储模块，用于存储已建工程信息、分析结果以及用户操作记录；

14、报告生成模块，用于根据数据分析模块的分析结果以excel、word和pdf格式导出；

15、用户交互模块，用于与用户进行交互，接收用户输入并显示生成的报告。

16、进一步，数据收集模块还支持多用户并发访问和数据共享，提供实时和准确的数据。

17、进一步，数据分析模块可根据用户需求查询住宅工程的项目基本信息、项目特征、造价指标信息、造价比例信息和主要消耗量指标信息。

18、进一步，数据分析模块还根据分析结果，提供用户获得住宅各项造价指标的最大值、最小值和平均值信息。

19、进一步，报告生成模块还提供灵活的报告定制功能，允许用户根据需求自定义报告的格式，通过输入拟建工程项目相关信息显示其造价指标和主要消耗量指标信息。

20、进一步，用户交互模块通过microsoft visual studio作为界面开发工具，提供系统前端交互界面。

21、基础方案具有以下有益效果：1、在工程造价指标分析过程中，采用大数据进行工程造价智能化分析的方法，能够迅速处理大量数据，能够更准确地预测和评估工程造价，确保了数据的统一性和可比性，提高了数据分析的准确性和可靠性。减少人为错误和主观偏差，减少了人工参与，降低了人工成本，并减少了数据分析的时间和工作量，从而缩短了项目周期，降低了时间成本。基于自动化智能分析的结果，可以更加精准地预测工程所需材料、设备和人力等资源，有助于优化资源配置，避免资源浪费。提供专业的数据支持，使得决策者能够更加科学地制定项目计划和预算，提高决策质量，提高了项目管理的效率。

22、2、本发明通过关联分析，预测工程造价关联性，能够揭示不同成本因素之间的内在关系，从而更准确地预测工程造价的变动趋势。这有助于项目管理者提前制定应对策略，优化资源配置。基于关联性分析的结果，项目管理者可以更加清晰地了解成本结构，识别关键成本驱动因素，逻辑判断和工程造价关联性的预测为项目规划、预算制定和成本控制提供有力的支持，帮助他们更好地理解项目成本结构，优化决策过程。根据生成的数据集进行快速、准确的数据分析和比较，为项目规划、预算制定和成本控制提供科学依据。关键因素的提取和分析进一步聚焦了分析重点，使预测结果更加精准。能够及时发现潜在的风险因素，为风险管理提供数据支持。通过实时监控和分析工程造价指标，可以及时发现并控制成本超支等风险。有助于推动建筑行业的数字化转型和智能化升级，促进可持续发展。对于未达到波动阈值的关联性结果，隐藏于后台数据库可以减少信息冗余，同时保留数据以供后续分析和参考，对历史数据的存储和分析，并自动进行趋势预测和关联性检测，进一步提高分析的准确性。

23、3、本发明通过全寿命周期成本分析对于工程造价指标来说，能准确预测建设阶段的成本，为项目决策提供准确依据。预测并量化运营阶段的日常开销、能源消耗、维护费用等，有助于项目在运营期内的成本控制。根据项目的预期寿命和维护周期，预测维护和更新阶段的成本，确保项目的长期稳定运行。结合市场情况和项目特点，对项目的盈利能力和市场竞争力进行预测，为项目的长期发展提供指导。

24、4、本发明通过计算机交互系统对工程造价指标数据进行集中存储和管理，方便用户随时查看和调用历史数据。支持用户自定义分析参数、报表格式等，可以根据具体项目需求进行灵活调整，满足不同用户的个性化需求，根据用户的操作习惯和需求，提供个性化的分析工具和报告展示方式，提升用户体验。支持动态更新数据和模型，确保分析结果始终与实际情况保持一致，实时显示分析结果和报告，使用户能够及时了解项目造价的变动情况，为决策提供及时有效的支持。