一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法与流程

本发明涉及成本造价管理，更具体地说，本发明涉及一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法。

背景技术：

1、基于技术维修的成本造价信息库是一个专门用于记录、管理和分析与技术维修相关的各类成本数据的数据库，这种信息库通常涵盖了设备维护、修理以及升级的所有费用，包括但不限于人工成本、材料费用、设备折旧、维修工时费、以及外包服务费用等；这类信息库在许多行业中已经得到了广泛应用，以便有效管理和控制技术维护和维修的总成本；基于技术维修的成本造价信息库在现代企业中发挥了至关重要的作用，通过提供全面、准确和实时的成本数据，支持企业进行科学的成本管理和决策，这种信息库不仅提高了成本控制的精度，也促进了资源的优化配置和业务流程的改进。

2、现有技术存在的不足：

3、市场条件和成本结构是动态变化的，原材料价格、人工成本、设备费用等都会随市场供需变化而波动，升级成本造价信息库可以确保所使用的数据是最新的，从而帮助企业制定更准确的预算和成本控制策略，因此本发明提供一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，考虑市场波动对于预测造价的影响，解决了因市场变化而改变实际造价，导致实际造价与预测造价相差过大的问题，使得对成本造价信息预测更加精准。

4、针对上述问题，本发明提出一种解决方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，通过对成本造价信息的分析，以解决上述背景技术中提出的因市场变化导致实际造价与预测造价相差过大的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，包括以下步骤：获取变电站在预设时间周期内的成本造价数据，所述成本造价数据包括历史成本造价数据和实际成本造价数据； 获取市场因素，对市场因素进行特征分析，提取出可定量分析的因素特征数据，根据因素特征数据基于线性回归模型得到市场因素特征数据；根据市场因素特征数据和历史成本造价数据基于卷积神经网络构建成本造价预测模型，获得预测成本造价数据；根据实际成本造价数据和预测成本造价数据对成本造价预测模型进行参数优化，得到最优的成本造价预测模型。

4、在一个优选的实施方式中，所述历史成本造价数据包括初期建设成本，运营成本及维修费用；所述实际成本造价数据包括变电站建设与运营工程中的各项实际费用。

5、在一个优选的实施方式中，所述市场因素特征数据具体获取方法如下：市场因素包括原材料价格、劳动力成本、通货膨胀率、市场需求；将市场因素进行数据清洗，去除异常值后，进行特征分析提取出可定量分析的因素特征数据；创建线性回归模型，将从市场因素提取出的可定量分析的因素特征数据代入线性回归模型，得到市场因素特征数据。

6、在一个优选的实施方式中，所述成本造价预测模型的具体获取方法如下：

7、将变电站的建设成本作为卷积核固定步长，对输入的变电站特征信息进行卷积运算并产生相应的特征信息的占比权重系数；

8、引入灵敏度误差系数和熵损失函数，计算得到历史成本造价修正系数；

9、基于历史成本造价特征信息的占比权重系数，结合历史成本造价修正系数和市场因素特征数据，建立成本造价预测模型。

10、在一个优选的实施方式中，所述最优的成本造价预测模型具体获取方法如下：将成本造价数据中的实际成本造价数据与预测成本造价数据进行对比分析，计算实际成本造价数据与预测成本造价数据之间的绝对误差；当绝对误差大于预设的误差阈值时，调整成本造价预测模型参数和特征信息，再次进行测试优化成本造价预测模型。

11、本发明一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法的技术效果和优点：

12、1.本发明通过技术维修数据的实时采集和分析，确保成本信息库中的数据准确反映当前的维修成本，改进成本预测模型，提高对未来维修成本的预测精度；根据实际维修数据动态调整成本造价信息，优化预算和费用管理，提供详细的成本信息和维修记录，增强成本管理的透明度；利用更新后的信息库为决策提供更准确的数据支持，提高决策的科学性，自动化更新过程减少了人工维护的信息库的工作量，提高工作效率，能够快速响应成本变化，适应市场和技术的动态变化。

13、2.本发明通过精确的成本信息和优化的预算管理，减少不必要的开支和浪费，能适应市场和技术的动态变化，精确的成本控制和预测提高了投资的经济回报；提供更准确的成本数据支持决策，有助于制定更有效的维修和采购策略，更好地识别和管理维修相关的财务风险，降低决策风险；通过信息库的升级，改进成本控制和维修管理流程，提高整体管理效率，不断更新的信息库支持持续改进成本管理和维修策略。

技术特征：

1.一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述历史成本造价数据包括初期建设成本，运营成本及维修费用；所述实际成本造价数据包括变电站建设与运营工程中的各项实际费用。

3.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述市场因素特征数据具体获取方法如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述成本造价预测模型的具体获取方法如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述最优的成本造价预测模型具体获取方法如下：

6.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述市场因素特征数据的具体计算公式如下：

7.根据权利要求5所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述变电站特征信息的占比权重系数的具体计算公式如下：

8.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述修正系数的具体计算公式为：

9.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述灵敏度误差系数的具体计算公式如下：

10.根据权利要求1所述的一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，其特征在于，所述成本造价预测模型的具体计算公式如下：

技术总结
本发明公开了一种基于技术维修的成本造价信息库升级方法，涉及成本造价管理技术领域，包括以下步骤：获取变电站在预设时间周期内的成本造价数据，所述成本造价数据包括历史成本造价数据和实际成本造价数据；获取市场因素，对市场因素进行特征分析，提取出可定量分析的因素特征数据，根据因素特征数据基于线性回归模型得到市场因素特征数据；根据市场因素特征数据和历史成本造价数据基于卷积神经网络构建成本造价预测模型，获得预测成本造价数据；根据实际成本造价数据和预测成本造价数据对成本造价预测模型进行参数优化，得到最优的成本造价预测模型；解决了因市场变化导致实际造价与预测造价相差过大的问题，对成本造价预测更加精准。

技术研发人员：高象,刘士李,赵迎迎,陈付雷,方天睿,施晓敏,李荣,付安媛,李建青,沈思,杨帆,夏雅利,崔宏,李志伟,张辉,施天成,聂元弘
受保护的技术使用者：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2025/2/5