大数据分析对工程造价精确性的影响分析

◆张 瑶

大数据分析对工程造价精确性的影响分析

◆张 瑶

伴随着计算机技术的不断发展和进步，大数据时代悄然来临，在常规化工程项目管理工作中应用大数据分析机制，能在优化计算效果的同时，确保相关项目管理水平更加有效。本文结合大数据分析机制的研究背景，对大数据分析影响工程造价精确性的基础性原理进行了简要分析，并集中阐释了具体的影响效果，以供参考。

大数据；工程造价；精确性；原理；影响

正是基于计算机技术的进步，无论是生产过程还是生活环境，都在受到大数据的影响，其中国，基础设施的建设领域，也需要整合大数据分析机制，从而维护工程造价模型的评估效果，切实升级工程造价的精确性，为后续经济价值的全面落实提供坚实的保障，促进工程管理效果的全面优化。

一、研究背景

在大数据分析背景下，结合合理化的评估方法，能有效对工程项目的具细节和整体管理措施展开深度分析，不仅能有效判定消耗材料和运输体系的费用，也能精确判定劳务报酬等基础类信息，从而建立有效的评估体系。需要注意的是，工程项目本身较为复杂，影响其造价的因素较多，存在高度的无序性和非线性特征，要想从根本上建立健全有效的管控体系和整合机制，就要有效整合大数据分析模型，对工程过程数据进行集中的采集和数据预处理，在数据评估的过程中，结合相应的评估算法，有效利用神经网络分析机制对数据展开深度审定和处理，得出相应结论。

另外，在传统算法对工程造价进行分析和处理的过程中，由于工程造价的影响因素较为复杂，若是出现变动，就无法有效处理造价评估体系，甚至会对工程建设的投资效益产生一定程度的影响。基于此，家住大数据中的人工鱼群算法，能在维护大数据分析工程造价评估水平的同时，确保混沌算法工程造价因素能形成一对一关系，整合最终结果，完善造价精确性分析和判定效果[1]。

二、基础原理

在应用大数据分析机制对工程造价进行分析和处理的过程中，要从以下三方面入手，保证精确性贴合实际需求。

第一，对工程造价影响进行优化评估和分析处理，由于工程项目本身较为复杂，影响因素较多，且相关影响因素的不确定性非常高，没有统一的线性特征，要想从根本上对工程造价进行系统化整合分析，就要从根本上减少工程造价的影响范围，处理信息之间的关系，确保评价结果能满足归一要求。因此，需要借助公式对影响工程造价评估的数值范围，其中，x表示的是工程造价的整体影响数据，依据最大值和最小值之间的关系分析工程总价影响评估取值结构，一般会控制在范围内。另外，研究人员也要对工程造价项目影响因素的结果进行整合和分析，保证恢复原值处理过程贴合实际，从而整体结构能对数据形成正面影响。依据公式展开有效的归一化处理，确保能缩小工程造价影响范围，有效优化数据体系。

第二，要对工程造价影响模型予以分析和统筹处理，在评估过程中，相关技术人员要整合灰色系统的处理模型和应用机制，建立灰色动态化分析框架，借助公式对灰色模型中的影响因素予以统筹优化，计算相关影响数据的同，能完善工程造价的精确性程度。并且，结合简化微分函数方程，能有效对工程影响评估参数予以出来，确保最消化误差数据的准确性和完整性贴合实际需求。值得一提的还是，在应用大数据处理机制和数据分析整合措施的过程中，要对工程建设中出现的损耗予以分析，真正判断出工程造价影响评估值和实际数值之间的项目，完善灰色系统模型建立的实际效果，确保能对工程造价精确性影响规律有所认知，从而完善数据整合程度以及处理效果的同时，确保能从根本上提高工程造价精确性判定水平。

第三，要建立数据分析机制中的精确评估机制，结合工程项目的实际需求和具体情况，对影响因素进行细化分析和处理，建立粒子群模型，保证粒子集中训练，从而提升精确性和完整程度。在优化过程中，是粒子集合模型，简化计算方式和过程，应用公式对新的粒子集合进行分析，判断出n种工程造价影响因素产生的影响作用，并结合实际情况设置相应的精确性概率，依据公式全面分析工程造价影响因素的具体权值，并且保证优化训练的有效性[2]。

三、影响分析

结合数据信息，建构混沌人工鱼群优化算法有效处理相关数据，确保能判定模糊性以及无方向性数据的实际水平，从而有效整合相关处理结构，对工程建设的每个步骤展开深度整合。积极落实更加有效的搜索机制，从而保证收敛性和处理效果的全面优化，为后续数据分析提供保障，也能从根本上处理相关数据，结合改进算法获取评价结果，在缩短评估时间的基础上，完善升级评估结果和效率，也为后续数据整合以及相关数据模型建立提供坚实的支撑。

结束语

总而言之，借助大数据分析模型能提高数据整合水平，维护工程造价分析的准确性，结合相关评估措施和应用机制，在缩短评估时间的基础上，提高评估效果。

[1]王贤辉.基于大数据背景下工程造价信息资源的共享分析[J].建筑工程技术与设计,2017,15(03):398-399.

[2]王瑞娟.分析土建工程造价指标及关联数据在预结算中的应用[J].建材发展导向（上）,2014,44(09):28-28,29.

（作者单位：南昌理工学院工程管理学院本科）