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项目实施阶段工程造价动态控制
论文先对工 程造价动态控制的研究范围进行了界定,提出了项目实施阶段工程造价动态控制的原理和工程造价动态控制的三个系统,即工程造价动态控 制计划系统、监控系统和调整系统。在以后章节中深入三个系统具体分析其对工程造价的动态控制。 在工程造价控制计划系统中,首先运用WBS的理论对单位工程进行了分解, 为编制分部工程造价计划提供了理论依据。再分析我国现阶段工程造价计划编制方法的不足,提 出WBS理论与进度相一致 的工程造价计划编制方法。 在工程造价监控系统中,通过调查已建工程的 项目特征属性和工程造价的属性,运用模糊数学理论计算已建工程与拟建工程的相似度,确定出与 拟建工程最为相似的工程,然后利用灰色系统中GM(1,1)模型根据已有项目信息对拟建项目的数据进行测算。再运用赢得值和控制图理论,构建工程造价监控赢得值—控制图模型,并计算模型的控制参数,确定模型监控准则,根据监控准则对工程项目造价进行实时监控。 在工程造价的调整系统中,针对在监控系统中的偏差信息,先分析影响工程造价偏差的各种因素,通过问卷调查的方法分析每种影响因素的权重,对影响因素的权重排序,找出权重较大的影响因素制定相 应的调整措 施。 最后利用工程实例,依据工程造价动态控制整体思路和控制原理,编制工程造价计划,预测拟建工程实际工程造价,然后利用造 价控制模型分析在实际施工过程中的造价偏差,并针对每种 偏差提出了具体的调整方法。通过实际案 例论证了工程造价动态控制计划系统、监控系统和调整 系统的科学性和实用性。
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工程造价指数的信息采集和编制研究
中文摘要 4-6
英文摘要 6
1 绪论 10-26
1.1 工程造价信息 10-18
1.1.1 工程造价信息的概念、特点和分类 10-12
1.1.2 工程造价信息的主要内容 12-14
1.1.3 工程造价资料积累 14-15
1.1.4 工程造价指数的概念及其特性分析 15-18
1.2 灰色理论 18-19
1.3 国内外工程造价指数的信息采集及编制现状 19-21
1.3.1 国外工程造价指数的信息采集及编制现状 19-20
1.3.2 国内工程造价指数的信息采集及编制现状 20-21
1.4 课题的提出 21-22
1.5 课题的目的和意义 22-23
1.6 本文研究的主要内容 23-26
2 我国工程造价指数编制资料的采集 26-56
2.1 我国工程造价指数编制资料的分类 26-37
2.1.1 价格信息 26-29
2.1.2 费率信息 29-34
2.1.3 已成工程造价资料 34-37
2.2 我国工程造价指数编制资料的采集 37-55
2.2.1 价格信息的采集 37-44
2.2.2 费率信息的采集 44-45
2.2.3 已成工程造价资料的采集 45-55
2.3 本章内容小结 55-56
3 我国工程造价指数的编制 56-90
3.1 我国工程造价指数编制范围的确定 56-64
3.1.1 工程造价指数编制范围确定的原则 56-57
3.1.2 国内外工程造价指数体系建立情况 57-61
3.1.3 工程造价指数编制范围的确定 61-64
3.2 工程造价指数的编制 64-89
3.2.1 工程造价指数编制基础理论 64-67
3.2.2 单项价格指数的编制 67-76
3.2.3 综合造价指数的编制 76-84
3.2.4 建设项目工程造价指数的编制 84-89
3.3 本章内容小结 89-90
4 工程造价指数的应用研究 90-102
4.1 工程造价预测模型 90-93
4.1.1 工程造价预测模型的选择 90
4.1.2 灰色系统预测模型的理论框架 90-93
4.2 工程造价指数应用案例 93-97
4.2.1 工程造价指数预测案例 93-95
4.2.2 工程造价指数应用实例 95-97
4.3 工程造价信息网站的建立 97-102
4.3.1 工程造价信息网的主要功能 98
4.3.2 数据库的开发建设 98
4.3.3 工程造价信息网的信息内容与网络应用 98-99
4.3.4 工程造价信息网的技术分析 99-102
5 结论与展望
这个是大纲,文章较长,如果觉得对口与我免费索取长文.
【论文摘要】随着我国企业信息化建设的大力推进，企业对设备管理工作提出了更高的要求。设备作为企业的固定资产主要组成部分之一，是其进行生产的主要物质技术基础川，它们的运行状态、维护、保养等环节直接影响到企业生产的顺利进行和劳动生产率的提高。企业迫切需要建立起适合自身发展需要的、更先进的设备维修管理信息系统。本文着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。
【论文关键词】设备维修 决策支持系统 故障诊断
该系统中包含多个决策模块，按其功能可主要分为以下几类决策问题：设备技术状态等级决策、设备维修管理决策、设备故障诊断决策、备件优化库存决策。该系统可以辅助设备维修管理人员进行泵站设备的维修决策。一般一个DSS的核心是模型库系统，其作用是管理各种决策方法、模型，设备维修管理及决策支持系统包含了多种决策模型，如线性规划、模糊决策方法、神经网络方法、层次分析法、灰色系统等。这些模型及其组合可分别在几个功能模块子系统中得到应用，如设备技术状态等级决策中用到模糊综合评判法，设备维修管理决策中用到了逻辑综合决断法、模糊综合评判法等，设备故障诊断决策中使用了模糊诊断理论、专家系统等。以下将着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。
1.设备维修管理决策
对设备磨损（有形磨损和无形磨损）的补偿方式有维修和更新。维修可分为事后维修、预防维修和状态维修三种方式。这里的更新概念是指以全部的设备来代替旧设备。因此设备维修管理决策问题可分为：设备更新决策、设备维修方式决策、设备状态维修决策和设备维修周期决策等。以下主要讨论设备更新决策、设备维修方式决策。
1.1设备更新决策
设备更新是修理以外的另一种设备综合磨损的补偿方式，设备更新有两种形式：一种是用相同的设备去更换有形磨损严重、不能继续使用的旧设备；这种更新只是解决设备的损坏问题，不具有更新技术的性质，不能促进技术的进步。另一种是用较经济和较完善的新设备，即用技术更先进、结构更完善、效率更高、性能更好、耗费能源和原材料更少的新型设备，来更换那些技术上不能继续使用或经济上不宜继续使用的旧设备。这种更新不仅能解决设备的损坏问题，而且能解决设备技术落后的问题。在当今技术进步很快的条件下，设备更新应该主要采用后一种。
对设备实行更新，不仅要考虑促进技术进步，同时也要能够获得较好的经济效益。对于一台具体设备来说，应该不应该更新、应在什么时间更新、应选用什么样的设备来更新，主要取决于更新的经济效果。设备更新的时机，一般取决于设备的技术寿命和经济寿命。
有些设备在其整个使用期内并不过时，也就是在一定时期内还没有更先进的设备出现。在这种情况下，设备在使用过程中同样避免不了有形磨损的作用，结果将引起维修费用（特别是大修费用）以及其他运行费用的不断增加。这时，即使进行设备原型替换，在经济上往往也是合算的，这就是原型更新问题。在这种情况下，可以通过分析设备的经济寿命进行更新决策。
设备原型更新的模型可按其费用函数分为低劣化模型、最小年费用模型等。这两种模型都是以追求设备寿命期内的费用最低为目标，当设备的费用最低时的年数也就是设备的设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究最佳更新期。
（1）低劣化模型①
t=t=
其中，t：设备的经济寿命；
B：设备原值；
q：设备的低劣化数值（即每年增加的使用维护费）。
实际分析时，考虑到资金利息，会进行适当的修正。当使用年限超过设备的经济寿命时，一般考虑更新，而不再考虑维修。
（2）最小年费用模型②
如果设备的低劣化值每年变化率并不相同则可采用最小年费用模型计算设备的最佳更新期。
Ct=
式中，ct表示某一确定年份的年平均费用（元）； cp表示某年设备的`使用成本（元）；k0表示设备原值； kc表示设备残值；t表示某一确定年数。ct最小时的年数就是设备更新的年限。
1.2设备维修方式决策 毕业论文酷
设备可划分为重点设备、重要设备和一般设备，并根据设备的特点和状态，确定最适宜、最经济的维修方式：事后维修、预防维修或状态维修。因此维修方式决策的目标是在保证设备安全运转的基础上，实现设备寿命周期费用最经济、综合效益最高，具体来说，就是提高设备的利用率，降低设备维修费用和运行成本。
维修方式决策的总原则为：对于故障有发展过程且可监测、维修成本高的重要设备实施状态维修；对可靠性和安全性要求高的、故障属于寿命型但不易检测的设备采用定期预防维修，此时需要优化维修内容和间隔期；而对故障危害性较小、故障率恒定且故障不易检测的设备实施事后维修；并针对具体情况见缝插针的实施同步维修和改进维修。
设备维修方式决策的适用对象可以是整机，也可以是某一个子系统，甚至是子系统的某一个子系统，也就是说，维修方式的决策对象可以是所有的泵站系统、子系统，也可以是其中一种设备，甚至是主机的某一个零部件。不论是哪一级的维修对象，使用的决策模型都一样，以下介绍两种决策模型，分别是逻辑综合决断法、模糊综合评判法。
（l）逻辑综合决断法
“逻辑综合决断法”首先把设备分类，然后根据决策目标的要求，就设备性能指标提出一系列逻辑问题，最后根据答案决定建议实施的维修方式。“逻辑综合决断法”主要是一种定性分析方法，其分析步骤为：
第一步，确定企业实施不同维修方式的比例。由于设备、检测能力和维修人员素质等的差异，不同企业实施状态维修、定期维修和事后维修的比例是不同的；
第二步，按照下图所示的流程回答问题，确定设备的维修方式；
第三步，根据步骤一确定的比例关系，调整设备的维修方式，同时考虑其它重要的影响因素，如水电部门对某些设备实施维修方式的限制，最终确定设备的维修方式。
可以看出，逻辑综合决断法简单易行，能在时间短、开支少的情况下，对设备分类，还可充分吸收专家和使用人员的意见，逐步完善分析过程。
（2）模糊综合评判模型
模糊综合评判法决策的基本原理是认为设备特征参数与维修方式之间存在模糊关系：B=A。R ，其中A为设备特征参数模糊集，B为维修方式模糊集，R为识别矩阵，“。”为模糊算子，根据设备特征参数的隶属函数和识别权矩阵可以得到设备的评价集，然后依据一定的决策原则就可以进行设备维修方式决策“。”③
决策好维修方式是实现以可靠性为中心的维修策略的基础，以上两种决策模型各有优缺点，逻辑综合决断法比较简单，但只能利用设备的定性信息；模糊综合评判法在某种程设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究度上能够反映问题的本质，但自学习能力要差一些。对泵站设备而言，维修方式的决策受到诸多因素的限制，模糊综合评判方法有时因不能量化，忽略了某些因素，得到的决策结果不准确，失去辅助决策的意义，因此本系统偏重于采用逻辑综合决断法。
2.模糊理论在设备故障诊断决策中的应用④
作为一门崭新的数学学科，模糊数学的出现与发展，对许多领域尤其是工程技术领域产生了极大的影响，使这些领域不断出现新的成果，从而加速了这些领域的发展.设备维修管理就属于这样的领域。在这一领域中，有些设备的故障原因和现象是明确的、清晰的和肯定的，即模式是明确的、清晰的和肯定的，而大量的诊断对象的模式带有不同程度的模糊性，属模糊式的设备故障诊断及维修管理的问题。
模糊数学为复杂设备的故障诊断及维修管理提供了有力的数学工具。这是因为，随着现代科学技术的飞速发展，各种设备不断复杂化。根据模糊数学创始人Zadeh提出的“不相容原理”，当系统的复杂性增加时，精确而有效地描述系统行为的能力就减少，当达到某一闽值时，精确性和有效性变得相互排斥，因此，设备的复杂程度越高，其系统的模糊性也就越强。运用模糊数学的基本原理，分析处理设备状态监测和故障诊断及维修管理中遇到的模糊信息，将为设备的维修管理开辟新的有效途径。
总之，设备维修管理及决策支持系统的设计及应用将减轻设备维护过程中决策人员的工作负担，提高工作效率、设备运行率及可靠性，产生显著的经济效益。
参考文献：
①②方淑芬、吕文元.设备维修管理智能决策支持系统的研究.系统工程理论与实践［J］，2001（12）：53-59
③张曾科.模糊数学在自动化技术中的应用［M］.北京：清华大学出版社，1997.
④石涛.模糊数学在机械故障诊断专家系统中的应用［J］.武汉造船，1998（6）：17-18
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43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究
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灰色预测模型理论及其应用联系客服
发布时间 : 2023/1/16 11:37:25 星期一 文章灰色预测模型理论及其应用更新完毕开始阅读
灰色预测模型理论及其应用
灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测.
灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。
一、灰色系统及灰色预测的概念
1.1灰色系统
灰色系统产生于控制理论的研究中。
若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。
若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。
灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。
特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的 “小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 1.2灰色预测
灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：
(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。
(2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。
(3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测，是对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的变化。
上述灰预测方法的共同特点是： （1）允许少数据预测；
（2）允许对灰因果律事件进行预测，比如
灰因白果律事件：在粮食生产预测中，影响粮食生产的因子很多，多到无法枚举，故为灰因，然而粮食产量却是具体的，故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。 白因灰果律事件 ：在开发项目前景预测时，开发项目的投入是具体的，为白因，而项目的效益暂时不很清楚，为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。
（3）具有可检验性，包括：建模可行性的级比检验（事前检验），建模精度检验（模型检验），预测的滚动检验（预测检验）。
二、GM（1,1）模型
2.1GM(1,1)模型
GM(1,1)模型是基于灰色系统的理论思想，将离散变量连续化，用微分方程代替差分方程，按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近，用生成数序列代替原始时间序列，弱化原始时间序列的随机性，这样可以对变化过程作较长时间的描述，进而建立微分方程形式的模型. 其建模的实质是建立微分方程的系数，将时间序列转化为微分方程，通过灰色微分方程可以建立抽象系统的发展模型. 经证明，经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间数列呈指数变化规律时，灰色预测GM(1,1)模型的预测将是非常成功的. 2.2GM(1,1)模型的建立
GM(1,1)模型是指一阶，一个变量的微分方案预测模型，是一阶单序列的线性动态模型，用于时间序列预测的离散形式的微分方程模型.
模型符号含义为
G M （1， 1）
Grey Model 1阶方程 1个变量
设时间序列X??有n个观察值，X?0??x?0??1?,x?0??2?,0?,x?0??n?，为了使其成为
?有规律的时间序列数据，对其作一次累加生成运算，即令 从而得到新的生成数列X??，X?1??x?1??1?,x?1??2?,1?,x?1??n?,称
?为GM(1,1)模型的原始形式。
新的生成数列X??一般近似地服从指数规律. 则生成的离散形式的微分方程具体的形
1式为
即表示变量对于时间的一阶微分方程是连续的. 求解上述微分方程，解为 当t=1时，x(t)?x(1)，即c?x(1)?体形式为
其中，ax项中的x为
u，则可根据上述公式得到离散形式微分方程的具adx的背景值，也称初始值；a，u是待识别的灰色参数，a为发dt展系数，反映x的发展趋势；u为灰色作用量，反映数据间的变化关系.
按白化导数定义有
显然，当时间密化值定义为1时，当t?1时，则上式可记为 这表明
dx是一次累减生成的，因此该式可以改写为 dt当t足够小时，变量x从x(t)到x(t?t)是不会出现突变的，所以取x(t)与x(t?t)的平均值作为当t足够小时的背景值，即x(1)?1(1)(1)?x(t)?x(t?1)?（紧邻均值（MEAN）??2生成序列）将其值带入式子，整理得
1x(0)(t?1)??a?x(1)(t)?x(1)(t?1)????u（GM(1,1)模型的均值形式） 2由其离散形式可得到如下矩阵：
(0)(0)令 Y??x(2),x(3),?,x(0)(n)??
T称Y为数据向量，B为数据矩阵，?为参数向量. 则上式可简化为线性模型： 由最小二乘估计方法得
上式即为GM(1,1)参数a,u的矩阵辨识算式，式中?BB?BTY事实上是数据矩阵B的
T?1广义逆矩阵.
将求得的a，u值代入微分方程的解式，则
其中，上式是GM(1,1)模型的时间响应函数形式，将它离散化得
????t?再作累减生成可进行预测. 即 对序列x1上式便是GM(1,1)模型的预测的具体计算式. 2.3 GM(1,1)模型的检验
GM(1,1)模型的检验包括残差检验、关联度检验、后验差检验三种形式.
每种检验对应不同功能：残差检验属于算术检验，对模型值和实际值的误差进行逐点检验；关联度检验属于几何检验范围，通过考察模型曲线与建模序列曲线的几何相似程度进行检验，关联度越大模型越好；后验差检验属于统计检验，对残差分布的统计特性进行检验，衡量灰色模型的精度. ? 残差检验
残差大小检验，即对模型值和实际值的残差进行逐点检验.
设模拟值的残差序列为e(0)(t)，则 令?(t)为残差相对值，即残差百分比为
1n令?为平均残差，????(t).
nt?1一般要求??t??20%，最好是??t??10%，符合要求.
? 关联度检验
关联度是用来定量描述各变化过程之间的差别. 关联系数越大，说明预测值和实际值越接近.
?(0)(t)??x?(0)(1),x?(0)(2),?,x?(0)(n)? 设 X序列关联系数定义为
?(0)的绝对误差，?(t)为第t个数据的关联系数，?(0)(t)?x(0)(t)为第t个点x(0)和x式中,x?称为分辨率，即取定的最大差百分比，0????,一般取??0.5.
?(0)(t)的关联度为 x(0)(t)和x关联度大于60%便满意了，原始数据与预测数据关联度越大，模型越好.
? 后验差检验
后验差检验，即对残差分布的统计特性进行检验. 检验步骤如下：
1、计算原始时间数列X?0???x(0)(1),x(0)(2),2、计算残差数列e(0)??e(0)(1),e(0)(2),?(0)(t),t?1,2,其中e(0)(t)?x(0)(t)?x,x(0)(n)?的均值和方差
2 ,e(0)(n)?的均值e和方差s2,n为残差数列.
3、计算后验差比值
4、计算小误差频率
令S0=0.6745S1，?(t)?|e(0)(t)?e|，即P?P??(t)?S0?.
若对给定的C0?0，当C?C0时，称模型为方差比合格模型；若对给定的
P0?0，当P?P0时，称模型为小残差概率合格模型.
>0.95 >0.80 >0.70 <0.70
<0.35 <0.5 <0.65 >0.65
模型精度 优 合格 勉强合格 不合格
表 3 后验差检验判别参照表
2.3 GM(1,1)模型修正（残差GM(1,1)模型）
当原始数据序列X(0)建立的GM(1,1)模型检验不合格时，可以用GM(1,1)残差模型来修正. 如果原始序列建立的GM(1,1)模型不够精确，也可以用GM(1,1)残差模型来提高精度.
若用原始序列X(0)建立的GM(1,1)模型
?(1)(k). 若取k=t, 可获得生成序列X(1)的预测值，定义残差序列e(0)(k)?x(1)(k)?xt+1, …, n，则对应的残差序列为
计算其生成序列e(1)(k)，并据此建立相应的GM(1,1)模型 得修正模型
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