超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟研究

杨春香

(黎明职业大学，福建 泉州 362000)

0 引言

随着建筑材料的不断进步，在建筑中采用超低能耗建筑外置式门窗成为未来发展的一种趋势，对超低能耗建筑外置式门窗的造价预测是降低门窗工程开销，提高工程质量的关键。然而，对超低能耗建筑外置式门窗的造价预测和模拟仍然不成熟，导致超低能耗建筑外置式门窗构件的预制率较高，使得超低能耗建筑外置式门窗成本高。为了提高超低能耗建筑外置式门窗造价成本的控制能力，需要对超低能耗建筑外置式门窗进行全寿命周期模拟，提高超低能耗建筑外置式门窗的造价控制能力，相关的造价预测和模拟方法研究受到人们的极大关注[1]。当前，对超低能耗建筑外置式门窗的造价进行预测的方法主要有统计分析方法和相关性分析方法，但造价模拟的精度不好，对此，提出一种基于主成分博弈控制的超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟模型，采用全样本面板数据分析方法进行造价成本序列分析，利用主成分博弈控制方法进行预测过程的自适应修正，提高工程造价预测模拟的准确性。最后进行实证分析，得到有效性结论。

1 超低能耗建筑外置式门窗造价模拟模型构建与问题分析

1.1 造价模拟多参量约束控制模型

设计超低能耗建筑外置式门窗造价的成本动态控制和模拟模型。首先进行数学模型的构建，结合解释控制变量分析和约束参量分析方法，设计超低能耗建筑外置式门窗的质量—效率联合全寿命周期的模拟模型[2]，结合模糊控制方法进行多参量约束的造价控制模型。超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的优化问题可以通过超质量水平、效率和成本3个量化指标进行模拟，通过主成分博弈方法，构建超低能耗建筑外置式门窗造价成本模型：

(1)

为实现最优性价比下的工程造价，采用分段回归分析方法进行超低能耗建筑外置式门窗的全寿命周期的优化造价控制，结合财务支出风险性控制和相关性检验方法[3]，得到超低能耗建筑外置式门窗造价的成本控制系数Si与实际效益的关联关系计算方法：

(2)

进而得到超低能耗建筑外置式门窗中质量—效率—成本控制的模糊博弈控制模型，以超低能耗建筑外置式门窗全寿命周期下的相对效益和盈利水平为代价函数，得到多参量约束的超低能耗建筑外置式门窗成本控制模型：

s.t.Qi≥Qth，

Ei≥Eth，

Ci≤Cth，

Qjk≥0，Ejk≥0，Cjk≥0，

(3)

式中Θ称为超低能耗建筑外置式门窗全寿命周期控制的模糊贴近度，建立在相对确定的控制成本基础上，得到超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟的目标方案si，超低能耗建筑外置式门窗的工程造价成本集对{Fi，FU}的联系度为：

μBi=aBi+bBiΔ+cBiΦ。

(4)

(5)

式中

(6)

X=[X1，X2，…，Xm]。

(7)

超低能耗建筑外置式门窗项目成本降低额=项目预算成本-项目目标，采用全样本面板数据分析方法进行造价成本序列分析，利用数据包络分析方法进行门窗全寿命造价统计序列的样本回归分析[4]，提取门窗全寿命造价财务样本的关联规则特征量，得到分段回归分析的成本特征方程为：

(λl-S)U=0。

(8)

式中：U为造价统计序列的样本包络幅值；φa为材料费用，求解S特征值λ。在最大预算约束下，超低能耗建筑外置式门窗的成本阈值分别为σ1、σ2和σ3。根据上述分析，进行造价模拟和预测。

1.2 关联特征提取

采用定量递归分析方法进行超低能耗建筑外置式门窗全寿命内的造价模拟，以工程预算耗材为统计输入[5]，构建超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟的博弈模型，采用环保评估约束方法，得到耗材点中的使用概率：

(9)

其中i=lacl，tetR，cl；j=cl，lacl，tetR，得到超低能耗建筑外置式门窗造价的成本动态控制的统计分析特征量为mi和pi，分别表示全寿命造价模拟的标价和利润。利用全样本回归分析方法进行全寿命造价模拟目标函数的自适应寻优[6]，用n表示工程造价的Hill系数。结合主成分分析，得到超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的交叉均衡模型：

(10)

建立建筑造价的预测模型，结合成本最小和质量最好均衡分析方法，进行建筑工程造价的面板数据分析，有：

A=diag{1，1，1}，C=diag{β，β，β}，D=diag{β，β，β}；

(11)

(12)

将超低能耗建筑外置式门窗外壳、金属配线作为造价的动态特征量[7]，得到造价模拟的关联特征提取结果：

(13)

(14)

把全部影响因素纳入考虑，把这些实时数据作为输入变量，提取门窗全寿命造价财务样本的关联规则特征量，采用定量递归分析方法进行关联规则的聚类处理，根据聚类分析结果结合分段样本检测方法进行造价的线性预测，采用分段统计方法进行超低能耗建筑外置式门窗的造价模拟。

2 造价模拟优化

2.1 造价预测模型

利用全样本回归分析方法进行全寿命造价模拟，构建超低能耗建筑外置式门窗全寿命周期造价模拟的标准化函数为：

(15)

在资本结构和产业结构调整下，结合Simunic模型进行造价线性预测，得到最优决策函数：

(16)

在建筑施工企业的资本结构优化调节下，超低能耗建筑外置式门窗的成本预测的量化博弈函数为：

(17)

(18)

C=(1-λ+λt)t3。

(19)

给出超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟的量化评价参数，以材料开销和人工开销自回归量，在杠杆率调整水平下，造价预测模型表示为：

(20)

(21)

(22)

采用DCC-MVGARCH模型构建超低能耗建筑外置式门窗全周期成本的量化评价参数模型，根据聚类分析结果结合分段样本检测方法进行造价的线性预测，利用主成分博弈控制方法进行预测过程的自适应修正。

2.2 全寿命造价的统计预测和博弈控制

采用效益最优约束方法，结合数据包络分析进行全寿命造价的统计预测和博弈控制[8]，基于分段回归分析的超低能耗建筑外置式门窗造价模拟模型，通过式(23)～(24)计算求解得到超低能耗建筑外置式门窗建设的最优经济FU与最劣经济FV：

(23)

(24)

根据累计方差的贡献程度，选择主成分的个数，得到超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的优化方案si的实际经济效益输出为：

(25)

求解超低能耗建筑外置式门窗的全成本量化控制序列分布S的最大特征值λ，采用内部控制和外部控制相结合的方法，求得超低能耗建筑外置式门窗成本预测的博弈模型，超低能耗建筑外置式门窗造价模拟模型的联系度{Fi，FU}为：

μFi=aFi+bFiΔ+cFiΦ，

(26)

分别表示超低能耗建筑外置式门窗中的实际成本水平Qi、效率Ei和成本Ci的约束条件。综上设计，基于分段回归分析和主成分博弈控制，构建超低能耗建筑外置式门窗造价全寿命周期模拟模型，描述为：

(27)

(28)

qw{[λwηw+μw(1-ηw)]-D-1(qw)}≥0。

(29)

改进模型的实现流程描述如图1所示。

图1 算法实现流程

3 实证分析与仿真

为了测试设计方法在实现超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟中的应用性能，进行仿真实验，实验采用Matlab7设计，结合SPSS14.0统计分析软件进行造价模拟，在Linux操作模型下进行超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟的嵌入式开发设计，得到超低能耗建筑外置式门窗5个工程代号的参数范围见表1。

表1 超低能耗建筑外置式门窗5个工程代号的参数范围

根据上述参量设定，进行超低能耗建筑外置式门窗造价预测，得到造价模拟的面板数据样本分布如图2所示。

图2 造价模拟的采样面板数据分布

以图2的面板数据为研究对象，采用改进算法进行实证数据分析和仿真实验，取前两个超低能耗建筑外置式门窗工程为例，采用改进方法和传统方法进行对比，可以得到超低能耗建筑外置式门窗1、2对应工程造价模拟和预测的最优解集分布如图3所示。

分析图3得知，采用该方法进行超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的准确性较高，预测精度较好。采用不同方法测试预测精度，得到对比结果见表2，分析表2得知，采用该方法进行超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的准确度较高。

(a)工程1

(b)工程2图3 超低能耗建筑外置式门窗造价模拟的最优解集分布

迭代次数改进方法传统方法1000.9660.8732000.9850.8923000.9910.9024000.9940.911

4 结语

对超低能耗建筑外置式门窗进行全寿命周期模拟，提高超低能耗建筑外置式门窗的造价控制能力，提出一种基于主成分博弈控制的超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价模拟模型。采用全样本面板数据分析方法进行造价成本序列分析，利用数据包络分析方法进行门窗全寿命造价统计序列的样本回归分析，提取门窗全寿命造价财务样本的关联规则特征量，采用定量递归分析方法进行关联规则的聚类处理，根据聚类分析结果结合分段样本检测方法进行造价的线性预测，利用主成分博弈控制方法进行预测过程的自适应修正，提高工程造价预测模拟的准确性。实证分析结果表明，采用该方法进行超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价预测的准确度较高，置信度水平较好，对造价的模拟精度较好，实现了超低能耗建筑外置式门窗全寿命造价的预测。