基于BIM的建筑工程全周期成本預測模型研究

豐 歡 （湖北鑫華源電力工程建設有限公司，湖北 黃岡 430070）

1 引言

隨著計算機技術和建筑工業化的發展，建筑信息模型和預制建筑隨著時間的需要而出現。BIM（建筑信息建模）近年來在建筑業獲得了一個新的概念。BIM是信息共享的核心，基于通信方便的原則，提高了項目的效率，降低了項目成本。預制建筑是將建筑工程預制完成后的構件放入工廠，運輸至施工現場組裝，最終形成建筑結構。建筑部件在工廠制造并運到現場[1]。這種“生產-運輸-安裝”的施工方式需要生產廠家與施工單位密切合作，而BIM 技術可以解決這一問題。BIM 技術于2003 年正式應用于建筑業，并逐漸被建筑業所接受。在成本方面，目前中國使用的主要軟件有魯班、WANDA等。這些軟件不僅可以直接在軟件內進行三維手工建模，而且還支持由CAD 繪制的二維圖形導入功能。雖然BIM技術有很多優點，但由于操作人員需要經過培訓，硬件和軟件的升級需要一定的成本，所以BIM技術的推廣并不令人滿意[2]。

雖然BIM技術在預制建筑中的應用不是很廣泛，推廣阻力仍然相對較大，但BIM 的應用在質量、持續時間和成本方面都有了顯著改善。因此，本文以成本控制為核心，建立基于BIM 的全周期成本預測模型[3]。傳統的成本預測強調成本項目完成后的會計核算。但是，由于缺乏成本控制目標，也沒有參考比較，因此錯過了項目成本控制的最優周期。此外，管理者很難實時了解工程成本的實際情況，無法及時糾正工程成本的偏差。目前，經常采用實證評價方法來預測建筑工程的成本。相關的系統設計和算法研究仍處于起步階段，導致精度低、性能差、難以控制不合理的施工成本。目前，建筑成本的成本預測和控制算法主要采用單因素灰色相關成本預測和平均互信息函數分析。在對建設項目的目標成本與預算成本進行定量分析的基礎上，構建了項目成本的成本序列之間的線性關系，并采用時間序列分析算法實現了項目成本的成本預測和評價[4]。在現實過程中，建設項目的成本預算模型受到價格、稅收、利潤、建設單位的成本管理結構、消耗品的實時市場價格等交叉因素的影響。傳統的單因素成本預測算法無法實現合理、準確的項目成本預測，其在工程實踐中的應用受到限制[5]。

針對上述問題，提出了一種基于BIM 的建筑成本全周期成本預測模型的設計模型，并建立了建筑工程建設成本全周期成本預測的博弈模型。將工程質量約束與成本約束相結合，實現施工成本的平衡控制，采用BIM 設計施工成本的信息管理模型。采用全樣本回歸分析的方法，自適應地優化全周期成本預測的目標函數。結合最低成本和最佳質量平衡的方法，實現了BIM 條件下施工成本的全周期成本預測。最后，對成本預測信息管理系統進行了優化設計，結果表明本文設計的全周期成本預測模型具有優越的性能。

2 建筑工程全周期成本的效益數量和成本參數模型

2.1 建筑成本全周期成本的定量評價參數模型

為了設計BIM 條件下的建筑成本全周期成本預測模型，需要結合定量評價參數和成本參數的優化方法，構建建筑成本全周期成本預測的效益量化模型。在合同總成本的限制下，給出了建設成本全周期成本預測的定量評價參數，包括現金儲備水平、融資金額、杠桿率、利潤等。采用描述性統計分析方法，構建了建筑成本全周期成本預測的標準化函數如下。

當資本結構和產業結構結合調控時，成本數量的最優決策函數如下[6]。

在建筑工程企業資本結構的最優調控下，建筑工程建設成本成本預測的定量博弈函數描述如下。

定量平衡博弈控制下的成本、建筑材料成本和人工成本均用上述表達式表示。結合融資調整方法，得到施工控制的杠桿率調整水平函數如下。

在BIM條件下，采用DCC-mvgarch模型構建了施工成本的全周期成本定量評價參數模型，為施工成本的全周期控制提供了原始參數的輸入依據[7]。

2.2 工程成本預測面板數據的定量遞歸分析

通過對BIM 下項目成本全周期成本控制面板數據進行定量遞歸分析，結合建筑企業內部資產結構，進行利潤調整和成本預測。數據的統計回歸分析結果表示如下。

通過求解工程成本總成本量化控制序列的分布S，求出最大特征值λ，得到了工程成本成本預測的博弈模型。模型的定義如下。

采用定量回歸分析方法和全樣本回歸分析方法，對全周期成本預測的目標函數進行自適應優化，結合了最低成本和最佳質量平衡的方法。對成本函數進行了全局優化，并采用Simunic 模型進行了成本約束[8]，成本預測的成本函數表示如下。

3 成本預測模型優化

3.1 全周期成本預測

采用BIM 技術設計了施工成本的信息管理模型，并采用全樣本回歸分析的方法對全周期成本預測的目標函數進行了自適應優化。選取投資水平和建設成本作為約束本體參數，采用效益最優約束法得到成本預測的模糊成本函數如下。

其中，λwηw+μw(1-ηw)可以理解為建筑成本全周期成本預測的適應度函數、模糊成本預測方法、成本最小法和質量最佳平衡的解釋和控制變量。實現BIM 下施工成本全周期成本預測，控制優化功能如下。

結合最低成本和最佳質量平衡的方法，實現了BIM 條件下施工成本的全周期成本預測。選擇投資水平作為因變量，以實證評價和結構壽命預測為基礎，得到項目成本預測的目標函數。根據建筑信息管理下預制建筑工程造價預測的最優決策博弈模型，表示為式（16）。

該模型構建了建筑信息管理下預制建筑成本的效益和參數控制模型，并在效益協調機制下進行了成本控制和建筑成本的預測和評價。

3.2 建設項目成本預測信息管理系統的軟件開發設計與實現

基于建筑工程造價預測信息管理系統的設計，進行了建筑成本全周期成本預測模型的軟件開發設計，并將上述控制算法編寫在程序加載模塊的實現算法中。首先，對施工成本精度規劃的整個設計框架進行了分析，分析并介紹了功能模塊組件，并采用EPC 分析技術對施工成本的全周期成本傳輸信息進行了處理。在Linux 運行模型下，進行了建設成本全周期成本預測模型的嵌入式模塊調度和交叉編譯設計。自助裝載機采用交叉編制法作為施工成本的全周期控制。交叉編譯環境用于輸出建設項目全周期施工成本的成本規劃結果，并進行人機交互操作。在嵌入式Linux 的開發環境中構建了建設成本全周期成本預測模型的軟件開發環境，并在移植后配置了內核。在LabWindows/CVI 平臺上，對建筑成本的全周期成本預測模型進行了硬件移植。VisualDSP++用于在本地數據庫中調度建設成本的整個周期成本信息。在引導目錄下，生成施工成本全周期成本預測的編制軟件，并對施工成本全周期成本進行總線傳輸和交叉編制控制，通過對AD 信息進行抽樣來進行預測。提高了施工成本預測的穩定性。通過調試成本預測模型，并在Linux2.6.32內核環境下配置目標文件，實現了成本預測模型的優化設計。

4 仿真實驗及結果分析

為了驗證該方法在實現建筑工程施工成本全周期成本預測中的應用性能，本文進行了仿真實驗。本實驗由Matlab7設計，并結合SPSS14.0統計分析軟件進行成本預測和統計分析。建筑設施的相關約束系數為0.29，信貸基金的約束構成因素為0.072。根據“建設項目預算定額”，獲得基于BIM 的裝配建設成本。預測參數設計如表1所示。

表1 建筑成本預測的貢獻權重

表2 工程成本控制的約束條件

根據上述模擬環境和參數設置，進行了建筑工程的全周期成本預測仿真。效率接近程度，采用本文的方法和傳統的方法對工程成本預測的質量接近度和成本接近度進行了檢驗。計算結果如圖1所示。

圖1 項目成本預測的博弈關系

從圖1 可以看出，該方法具有良好的成本、效率、工程質量之間的收斂性和良好的博弈平衡。工程建設的質量水平和效率水平較高，單位成本較低。傳統的算法需要多步迭代來降低成本，并偏離了成本的動態控制精度。這是因為采用分段回歸分析的方法構建了一個具有質量-效率-成本控制的多參數約束的成本控制模型，保證了建筑工程在整個周期內的成本控制能力。對不同工程成本預測方法的準確性進行了測試，預測誤差的比較結果如圖2 所示。從圖2 中可以看出，該方法的誤差較小，全局平衡性較好。

圖2 成本預測性能的比較

5 結論

本文提出了一種基于BIM 的建筑成本全周期成本預測模型的設計模型，并構建了建筑工程施工成本全周期成本預測的博弈模型。將工程質量約束與成本約束相結合，實現施工成本的平衡控制，采用BIM 設計施工成本的信息管理模型。采用全樣本回歸分析的方法，自適應地優化全周期成本預測的目標函數。結合最低成本和最佳質量平衡的方法，實現了BIM 條件下施工成本的全周期成本預測。研究表明，該方法具有良好的平衡性、低預測誤差和較強的博弈平衡能力。該方法在工程成本預測中具有良好的應用價值。