基于数据动态预测的工程项目造价评估系统的制作方法

本发明属于工程造价智能评估，具体是基于数据动态预测的工程项目造价评估系统。

背景技术：

1、传统的工程项目造价评估多依赖于静态的历史数据库与固定的计价定额。这些方法在数据应用层面，通常直接调用历史项目的整体造价或同类项目的平均造价数据，缺乏对海量历史造价数据内部精细结构的深度挖掘与关联分析。历史数据与待评估项目之间的匹配粗糙，无法根据项目具体特征动态调整参考数据的权重与选取范围，导致评估依据的针对性不足，预测起点存在偏差。

2、现有技术方案在生成造价基准时，普遍采用定期发布的市场信息价或调整系数进行更新，本质上仍是一种周期性的静态修正。当项目建设规模巨大且复杂时，例如，在超大跨径双层钢桁梁跨海通道项目的工程造价评估管理中，此类项目为了提升交通通行能力，超大跨径双层钢桁梁，从而极大增加桥梁结构的自重及荷载控制难度，这使得传统造价管控方法难以实现精准审核，常规造价管控手段失灵，造价管控难度大。

3、此外，传统方法无法实时捕捉造价要素随时间推移的内在变化趋势，也难以灵敏响应政策调整、市场供需波动等外部因子的即时影响。这造成造价基准与真实市场环境的动态变化之间存在滞后与脱节，使得评估结果难以准确反映项目执行期间的实时成本状况。

4、本发明需解决如何从非结构化的历史数据中智能抽取高相关性的造价构成元素，以及如何生成一个超大规模复杂工程造价控制中指标准确性、定额补充以及过程结算智能集成，且能跟随时间与市场环境自动演进的动态造价基准这两个核心问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；

2、为此，本发明提出了基于数据动态预测的工程项目造价评估系统，包括：

3、数据采集模块，用于采集目标工程项目的历史造价数据库，对所述历史造价数据库进行结构化解析，形成工程造价特征关联图谱，采用动态相似度加权的造价数据抽取方法，从所述历史造价数据库中抽取对应的历史造价构成元素数据，形成初始造价参考数据池；

4、基准生成模块，用于将所述初始造价参考数据池输入至动态造价基准生成模型进行处理，所述动态造价基准生成模型基于时间序列分析与市场因子修正算法，生成适用于所述待评估工程项目的分项工程动态造价基准；

5、因子采集模块，用于实时采集当前市场环境下的动态成本影响因子数据；

6、造价合成模块，用于将所述分项工程动态造价基准与所述动态成本影响因子数据输入至实时造价合成引擎，通过所述实时造价合成引擎逐项进行成本叠加与风险系数整合，计算生成所述待评估工程项目的实时动态总造价评估值。

7、进一步地，所述形成初始造价参考数据池，包括：

8、采集目标工程项目的历史造价数据库，所述历史造价数据库包含已完成工程项目的完整造价清单及其对应的工程项目特征信息；

9、对所述历史造价数据库中的完整造价清单进行结构化解析，提取出各分项工程的造价构成元素，并建立各分项工程的造价构成元素与其对应的工程项目特征信息之间的映射关系，形成工程造价特征关联图谱；

10、获取待评估工程项目的初始项目特征集，将所述待评估工程项目的初始项目特征集与所述工程造价特征关联图谱进行模式匹配，识别出与所述待评估工程项目相似的历史分项工程集合；

11、基于所述相似的历史分项工程集合，采用动态相似度加权的造价数据抽取方法，从所述历史造价数据库中抽取对应的历史造价构成元素数据，形成初始造价参考数据池。

12、进一步地，所述对所述历史造价数据库中的完整造价清单进行结构化解析，提取出各分项工程的造价构成元素，并建立各分项工程的造价构成元素与其对应的工程项目特征信息之间的映射关系，形成工程造价特征关联图谱，包括：

13、按照标准工程量清单规范，将所述完整造价清单拆解至分部分项工程层级；

14、针对每个分部分项工程，进一步解析其直接成本构成，所述直接成本构成包括人工消耗量、材料消耗量、机械台班消耗量及其对应的历史单价数据；

15、从所述工程项目特征信息中提取地理环境属性、结构类型属性、建筑规模属性和施工技术复杂度属性；

16、建立每个分部分项工程的所述直接成本构成中的人工消耗量、材料消耗量、机械台班消耗量，分别与所述地理环境属性、结构类型属性、建筑规模属性和施工技术复杂度属性的多维度统计关联模型；

17、基于所有分部分项工程的所述多维度统计关联模型，构建所述工程造价特征关联图谱；所述工程造价特征关联图谱包含工程项目特征属性节点与分项工程节点，分项工程节点与相关的工程项目特征属性节点通过边连接，边的权重基于对应的关联强度设定。

18、进一步地，获取待评估工程项目的初始项目特征集，将所述待评估工程项目的初始项目特征集与所述工程造价特征关联图谱进行模式匹配，识别出与所述待评估工程项目相似的历史分项工程集合，包括：

19、解析所述待评估工程项目的设计图纸与技术规格书，提取所述待评估工程项目的地理环境特征、结构类型特征、建筑规模特征和技术要求特征，作为所述初始项目特征集；

20、将所述初始项目特征集中的各项特征转化为所述工程造价特征关联图谱能够识别的特征向量；

21、在所述工程造价特征关联图谱中，计算所述待评估工程项目的特征向量与图谱中各历史分项工程节点的特征向量之间的多维相似度；

22、设定多维相似度阈值，筛选出多维相似度超过所述阈值的所有历史分项工程节点，将其归入所述相似的历史分项工程集合。

23、进一步地，基于所述相似的历史分项工程集合，采用动态相似度加权的造价数据抽取方法，从所述历史造价数据库中抽取对应的历史造价构成元素数据，形成初始造价参考数据池，包括：

24、针对所述相似的历史分项工程集合中的每一个历史分项工程，根据其与所述待评估工程项目的多维相似度计算其权重系数；

25、按照所述权重系数，对每个历史分项工程对应的历史单价数据进行加权处理；

26、将加权处理后的历史单价数据，按其对应的人工、材料、机械类别进行分类汇总；

27、对汇总后的各类别的单价数据，进行异常值剔除和统计平滑处理，生成按类别划分的参考单价序列，构成所述初始造价参考数据池。

28、进一步地，将所述初始造价参考数据池输入至动态造价基准生成模型进行处理，所述动态造价基准生成模型基于时间序列分析与市场因子修正算法，生成适用于所述待评估工程项目的分项工程动态造价基准，包括：

29、对所述初始造价参考数据池中的每一类别参考单价序列，建立时间序列预测模型，预测出在所述待评估工程项目计划工期内的未来单价变化趋势线；

30、获取宏观市场指数数据，所述宏观市场指数数据包括行业通货膨胀率预测数据和地区经济发展指标数据；

31、将所述未来单价变化趋势线与所述宏观市场指数数据进行拟合校准，生成校准后的未来基准单价曲线；

32、结合所述待评估工程项目的工程量估算数据，将所述校准后的未来基准单价曲线转换为各项分项工程的综合单价，即所述分项工程动态造价基准。

33、进一步地，实时采集当前市场环境下的动态成本影响因子数据，包括：

34、所述动态成本影响因子数据包括材料价格浮动数据、劳动力成本指数及设备租赁费率变化数据；

35、接入多个外部数据源的应用程序接口，所述外部数据源包括大宗商品交易平台、人力资源服务机构和设备供应商信息系统；

36、从所述大宗商品交易平台的应用程序接口定时获取主要建筑材料的现货价格与期货价格数据；

37、从所述人力资源服务机构的应用程序接口定时获取不同工种在不同地区的工资指导价与社保费率数据；

38、从所述设备供应商信息系统的应用程序接口定时获取各类施工机械的实时租赁报价与维护成本数据；

39、对获取到的现货价格与期货价格数据、工资指导价与社保费率数据、实时租赁报价与维护成本数据进行数据清洗与格式标准化，形成结构化的所述动态成本影响因子数据。

40、进一步地，将所述分项工程动态造价基准与所述动态成本影响因子数据输入至实时造价合成引擎，通过所述实时造价合成引擎逐项进行成本叠加与风险系数整合，计算生成所述待评估工程项目的实时动态总造价评估值，包括：

41、将每一分项工程的所述分项工程动态造价基准，与所述分项工程所需主要材料、人工和机械对应的最新动态成本影响因子数据进行比对；

42、当某一类别的动态成本影响因子数据与生成所述分项工程动态造价基准时所采用的预测值偏差超过预设波动阈值时，则用最新的动态成本影响因子数据替换原预测值，对所述分项工程的综合单价进行实时重算；

43、对所述待评估工程项目的所有分项工程执行实时重算，汇总得到更新后的直接工程费用；

44、在所述更新后的直接工程费用基础上，按照预设费率计算间接费用、利润和税金；

45、将所述更新后的直接工程费用、间接费用、利润和税金相加，得到所述实时动态总造价评估值。

46、进一步地，通过所述实时造价合成引擎逐项进行成本叠加与风险系数整合，还包括风险评估与整合步骤：

47、分析所述动态成本影响因子数据中各要素的历史波动率与当前波动情况；

48、识别出波动率超过风险阈值的成本要素，将其标记为高风险成本要素；

49、针对每个高风险成本要素，基于其历史最大波动幅度，计算其对相应分项工程成本造成的最大额外成本增量；

50、将所有分项工程计算得出的最大额外成本增量，按照概率分布模型进行聚合，计算出所述待评估工程项目的整体造价风险准备金数值。

51、进一步地，所述系统还包括：

52、报告输出模块，将所述待评估工程项目的实时动态总造价评估值及所有分项工程动态造价基准，输出为结构化造价评估报告，包括：

53、将所述实时动态总造价评估值、各分项工程动态造价基准、识别出的高风险成本要素列表及整体造价风险准备金数值，填充至预设的报告模板；

54、在所述报告模板中，以图表形式展示主要材料价格的历史趋势、当前值与预测值对比；

55、在所述报告模板中，生成按时间维度滚动的项目现金流预测表，所述现金流预测表基于所述分项工程动态造价基准与项目进度计划生成；

56、将生成完整的所述结构化造价评估报告转换为标准文档格式进行存储与输出。

57、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

58、通过构建工程造价特征关联图谱并对历史数据进行结构化解析，实现了对造价数据多维复杂关系的显性化表达。在此基础上采用动态相似度加权的数据抽取方法，依据目标工程项目的具体特征实时计算与历史数据项的匹配度权重。这使得从历史数据库中所抽取的参考数据不再是简单归类或平均化的结果，而是与当前评估对象高度适配的、精确到构成元素级别的数据集合。历史数据利用的精度与针对性得到显著提升，为后续评估奠定了更为准确和可靠的数据基础。

59、通过将时间序列分析算法应用于处理历史造价数据，能够有效识别和拟合造价数据中蕴含的长期趋势、季节性周期等时序规律。结合市场因子修正算法，实时将宏观经济指标、材料价格指数等动态变量作为修正参数引入模型。这一技术方案使得生成的每一分项工程动态造价基准，不仅继承了历史的统计规律，还能够根据外部市场环境的实时变动进行自适应调整。造价基准从而具备了前瞻性和环境敏感性，能够更真实地模拟未来项目执行期间的成本变化轨迹，克服了静态基准或周期性修订带来的滞后性问题。