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建筑工程造价指数编制及预测研究_开题报告

Ktbg24898 建筑工程造价指数编制及预测研究_开题报告(一)国外预测学研究现状现代预测学科学研究无所不在的不确定性,旨在控制随机性和减少对随机性无知的程度。预测学通过开发数学模型和程序,制定事物未来发展的可靠预测,揭示过去发生事件的准确结果。Jakob Bernoulli创立了预测学,目的在于减少人类生活各个方面由..
建筑工程造价指数编制及预测研究_开题报告 Ktbg24898  建筑工程造价指数编制及预测研究_开题报告


(一)国外预测学研究现状
现代预测学科学研究无所不在的不确定性,旨在控制随机性和减少对随机性无知的程度。预测学通过开发数学模型和程序,制定事物未来发展的可靠预测,揭示过去发生事件的准确结果。Jakob Bernoulli创立了预测学,目的在于减少人类生活各个方面由于不确定性导致错误决策所产生的风险。预测学的理论部分致力于对无知和随机的后果进行数学化分析和描述,无知和随机的具体化就是变异性。预测学的实验部分运用模型,为决策者提供恰当决策的必要信息。
近十几年来,预测决策理论和方法渐渐被引入到了工业安全领域,用以科学指导科学安全生产,并取得一定成效。如模糊故障树分析预测、模糊概率分析、模糊灰色预测决策等。利用计算机专家系统、决策支持系统、人工神经网络等现代数学方法和计算机技术,使预测决策实施开拓了一个更广阔的应用前程。这些技术方法在英国、美国德国、意大利等国得到了广泛应用。己经报导的预测方法有150多种,其中绝大部分尚处在试验阶段,广泛采用的大约20种。由于预测的对象、时间、范围、性质等不同,预测方法可以形成不同的分类,根据方法本身的性质特点可将预测方法分为三类:定性预测方法、时间序列分析方法和灰色系统理论预测方法。随着人工智能技术的飞速发展,预测学进入一片广阔的天空。
BAshuri,JLu 等学者指出工程造价指数(CCI)是一个包括20个建设活动的加权综合指数的的平均价格。对成本趋势的预测可以使报价更为精确,避免低估或高估。在用时间序列方法对CCI样本内数据进行预测时,季节性自回归综合移动平均模型是最精确的。后来又提出,创建适当的多变量时间序列模型预测来CC工,结果表明,向量误差修正模型(VEC)预测模型来预测CCI比更准确。且指出成本估计可以受益于CCI的预测,通过合理预测价格的变化,使得成本估计更为精确,从而为竞标承包商和业主的预算做准备,同时业主和承包商可以使用CCI预测降低建设成本的最佳时机项目执行[fmlLslL9l
H Ke,RZ Wu,GF Luo 等学者全面分析工程造价指数的编制和应用的现状。在中国选取一些具有代表性的省份和城市,并系统地介绍和对比工程造价指数的应用。指出在中国向市场经济转型的过渡时期,工程造价指数是以合理的方式对工程成本记性控制的利器。
(二)国内研究现状
灰色系统理论是邓聚龙教授于年创立的一门新型学科,是横断学科群中升起的又一颗光彩夺目的新星。自从问世以来,无论在理论上,还是方法以及应用上,都有了很大的发展,在我国己成为进行分析、建模、预测的一种独特的思想和全新的方法。因此,灰色系统理论引起了国内外诸多学者、科学工作者及院校师生的广泛关注,在短短的几年内,许多学者纷纷加入到灰色理论研究的行列,以极大的热情开展理论研究与探索,其发展速度之快、应用范围之广、普及程度之高是其它控制理论所不及的。
几年来,邓聚龙教授先后出版了《灰色系统社会经济》、《灰色控制系统》、  《灰色预测与决策》、《灰色系统理论教程》等7本专著,许多灰色理论的爱好者也有自己的研究成果并出版了相关书籍,总计有30余部。1990年12月,在美国马兰里大学召开的《第一届国际不确定建模与分析会议》,录用了近30篇灰色^范文。在1992年召开的第七次全国灰色系统学术会议上,中国科学院院士陈克强教授指出“自然科学在学科诞生之初,能在十几年内迅速突破并获得重大发展的为数不多,而灰色系统理论就是其中之一。”
上世纪九十年代,我国工程造价指数的研究刚刚起步,由于国内的经济体制在很长一段时间内受到限制,同时传统的定额量价合一的管理模式也对我国工程造价指数的研究造成了不同程度的影响。起初工程造价指数的研究工作主要是对造价指数在工程建设项目上的作用进行探讨,对编制工程造价指数的理论意义进行研究,针对造价指数如何编制、怎样预测和怎么应用的实际操作的研究并不是特别多,在选择一些对研究具有代表性的文献的基础上,主要包括以下内容:
李国良、张建平通过对比各类造价指数走势,分析不同要素对工程造价的影响,运用灰色预测模型预测造价指数,并运用工程实例验证预测模型的科学性,最后对我国未来两年内工程造价的发展趋势和波动范围进行了大胆的预测、
蒋钧杰、谈飞建立自回归滑动平均模型(ARMA)对指数了进行预测研究,并以香港发布的造价指数进行样本模拟和样本外预测,对预测结果进行分析。
陈丛发、闰明相等对传统的指数预测模型进行研究,改进预测方法,引出随机振荡模型和蚁群改进BP神经网络的组合循环模型,并实证预测,验证了其预测精度较高。
在工程造价指数编制、预测及应用理论研究逐步展开的同时,国内相应实际发展现状不是特别理想,特别是在大陆。

二、^范文提纲

1  绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究内容与方法
2  指数相关理论
2.1 指数的定义
2.2 指数模型
3  建筑工程造价指数的编制及信息采集
3.1 建筑工程造价指数概述
3.2 住宅建筑工程造价指数编制的必要性
3.3 住宅建筑工程造价指数的编制模型
3.4 住宅建筑工程造价信息采集
4 工程造价指数的预测模型研究
4.1 工程造价指数预测概述
4.2 常用预测模型基本介绍
4.3 住宅建筑工程造价指数预测的应用研究
5 总结

三、参考文献
[1]陆凌琳. 建设工程造价指数分析及应用[J]. 江西建材,2017,(16):228-229. 
[2]杨琼. 房屋建筑工程造价指数编制与预测的分析研究[J]. 建筑技术开发,2017,44(01):122-123. 
[3]陈玉萍. 房屋建筑工程造价指数编制与预测探讨[J]. 建材与装饰,2015,(45):209-210. 
[4]谢莎莎,邓诗晴,方俊. 建筑工程造价指数体系研究[J]. 建材世界,2015,36(03):97-100. 
[5]余文雯. 建设工程造价指数[J]. 低碳世界,2015,(01):167-168. 
[6]陈丛发,闫明相,陈涛. 建设工程造价指数预测研究[J]. 建筑经济,2014,35(09):52-55. 
[7]李惠玲,李晓琴,刘航天. 建设工程造价指数的分析与预测[J]. 沈阳建筑大学学报(社会科学版),2013,15(01):74-77. 
[8]陈理敏. 建设工程造价指数的编制与应用[J]. 建设监理,2012,(12):29-32. 
[9]曹峻. 关于工程造价指数编制模型的探讨[J]. 广西城镇建设,2009,(02):126-128. 
[10]沈维春,董士波. 工程造价指数体系与计算模型研究[J]. 技术经济,2008,(10):62-68. 
[11]李远生. 造价指数动态管理工程[J]. 江西科学,2005,(06):793-795. 
[12]柯洪,夏立明. 建筑安装工程造价指数编制方法的探讨[J]. 天津理工学院学报,2003,(04):37-39 


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