一种工程项目造价数据管理系统及方法技术方案

本发明专利技术属于工程项目造价数据管理技术领域，公开了一种工程项目造价数据管理系统及方法，所述工程项目造价数据管理系统包括：工程数据采集模块、主控模块、修正模块、周期预测模块、造价预算模块、结算模块、项目档案管理模块、数据存储模块、显示模块。本发明专利技术通过周期预测模块为工程建设的实施和管理提供了重要的支持；同时，通过项目档案管理模块将重大工程项目档案之间进行有效关联，并利用地图技术对实际的工程进行展示，使得用户可以快速的定位和找到某个工程对应的文档，从而达到了提高处理效率，降低用户操作复杂度，提升用户体验感的技术效果，进而解决了现有技术中工程项目档案的处理方法效率低，导致用户操作复杂，体验感差的技术问题。

A Project Cost Data Management System and Method

The invention belongs to the technical field of project cost data management, and discloses a project cost data management system and method. The project cost data management system includes: project data acquisition module, main control module, correction module, cycle prediction module, cost budget module, settlement module, project file management module, data storage module and display module. \u3002 The invention provides important support for the implementation and management of engineering construction through the cycle prediction module; at the same time, through the project archives management module, the archives of major engineering projects are effectively correlated, and the actual engineering projects are displayed by the map technology, so that users can quickly locate and find the corresponding documents of a project, thereby improving the processing efficiency. It can reduce the complexity of user operation and improve the technical effect of user experience, and then solve the technical problems of low efficiency of processing engineering project files in the existing technology, which lead to complex user operation and poor user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种工程项目造价数据管理系统及方法
本专利技术属于工程项目造价数据管理
，尤其涉及一种工程项目造价数据管理系统及方法。
技术介绍
工程造价就是指工程的建设价格，是指为完成一个工程的建设，预期或实际所需的全部费用总和。从业主(投资者)的角度来定义，工程造价是指工程的建设成本，即为建设一项工程预期支付或实际支付的全部固定资产投资费用。这些费用主要包括设备及工器具购置费、建筑工程及安装工程费、工程建设其他费用、预备费、建设期利息、固定资产投资方向调节税(这项费用目前暂停征收)。尽管这些费用在建设项目的竣工决算中，按照新的财务制度和企业会计准则核算新增资产价值时，并没有全部形成新增固定资产价值，但这些费用是完成固定资产建设所必需的。因此，从这个意义上讲，工程造价就是建设项目固定资产投资。从承发包角度来定义，工程造价是指工程价格，即为建成一项工程，预计或实际在土地、设备、技术劳务以及承包等市场上，通过招投标等交易方式所形成的建筑安装工程的价格和建设工程总价格。在这里，招投标的标的可以是一个建设项目，也可以是一个单项工程，还可以是整个建设工程中的某个阶段，如建设项目的可行性研究、建设项目的设计，以及建设项目的施工阶段等。然而，现有工程项目造价数据管理系统靠人经验判断的工程建设周期，效率低、准确度低；同时，对档案处理效率低，查找困难。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有工程项目造价数据管理系统靠人经验判断的工程建设周期，效率低、准确度低；同时，对档案处理效率低，查找困难。(2)现有技术中通过数据采集设备采集工程原料、设备、规划图等数据之后，采用传统的算法对各类数据进行聚类处理，降低了聚类准确度和收敛性能。(3)现有技术中通过采用现有的算法对建设项目发生的全部费用进行预测和估算的过程中，不能有效地提高工程造价的预测精度,，使预测结果不具有一定的实际应用价值。(4)现有技术中存储器采用传统算法存储采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据的过程中，不能有效地降低系统平均响应时间，降低了系统吞吐量，使分布式存储系统负载变得不均衡。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种工程项目造价数据管理系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种工程项目造价数据管理方法，所述工程项目造价数据管理方法包括：第一步，采集工程原料、设备、规划图等数据信息，对采集的数据信息进行修改、变动；第二步，预测工程完工周期，初步对建设项目发生的全部费用进行预测和估算，作相应调整；第三步，对己完成的工程价款进行结算，记录存档，并利用存储器存储采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息；第四步，通过显示器显示工程项目造价数据管理系统界面及采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息。进一步，通过数据采集设备采集工程原料、设备、规划图数据之后对各类数据进行聚类处理，采用改进的聚类算法，具体过程如下：在D维大数据云存储聚类特征空间中，有m个粒子组成一个种群，当扰动序列加入种群中，影响了聚类精度云存储中大数据聚类的数学描述如下：minF(x)＝[f1(x)，f2(x)，…，fn(x)]；s.t.gi(x)≤0(或≥0)i＝1，2，…n；hj(x)＝0j＝1，2，…，m；其中fi(x)(i＝1，2，…，n)为目标函数，gi(x)系统有两个不稳定的1周期点x＝0和x＝1-1/μ，hj(x)为等式约束；引入混沌粒子群扰动概念，得到决策变量x*支配的聚类中心的特征解为：对于每个大数据信息特征矢量Xi进行存档，为li(k)＝(1-ρ)li(k-1)+γf(xi(k))；其中fi是Pareto最优解，Pij(k)表示k时刻第i个决策变量，不等式fi(X*)≤fi(X)成立，其中i＝1，2，…，n，设置聚类的阈值Nth，当Neff＜Nth时，搜索区域的Oα和Oβ两个区间的聚类正确的概率为：采用粒子群跳数改进机制进行存储库中的粒子更新；更新粒子群中每个粒子的空间位置：其中xk为搜索该区域内的惯性权重，a为聚类中心的非劣解，de为极值点到非劣解的距离，在评估解集分布的均匀程度时，计算按最优聚类中心矢量函数根据模因组中的更新迭代顺序，得到：∑τ＝diag(max)σi-τ，0)；由此得到云存储中大数据聚类的粒子适应度函数为：其中{α，β}为分集聚敛目标函数，通过优化PSO聚类方法实现对云存储中大数据聚类。进一步，通过预算程序对建设项目发生的全部费用进行预测和估算，采用改进的预测算法，具体包括以下步骤：步骤一，将采集的数据信息构建工程造价样本；步骤二，对样本进行预处理，进行初始化粒子群，计算适应度值；步骤三，选择当前最优位置，更新粒子位置和速度，判断是否满足结束条件，“是”进入到下一步；“否”更新粒子群，返回步骤一；步骤四，确定最优解，输出最优解，将最优解进行SVMi训练，判断是否达到预测精度要求，“是”输出结果；“否”对最优解进行重复SVMi训练。本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述工程项目造价数据管理方法的工程项目造价数据管理系统，所述工程项目造价数据管理系统包括：工程数据采集模块、主控模块、修正模块、周期预测模块、造价预算模块、结算模块、项目档案管理模块、数据存储模块、显示模块；工程数据采集模块，与主控模块连接，用于通过数据采集设备采集工程原料、设备、规划图等数据；主控模块，与工程数据采集模块、修正模块、周期预测模块、造价预算模块、结算模块、项目档案管理模块、数据存储模块、显示模块连接，用于通过中央处理器控制各个模块正常工作；修正模块，与主控模块连接，用于通过数据修正程序对建设规模、结构性质、设备类型等方面进行修改、变动，初步设计概算也作相应调整；周期预测模块，与主控模块连接，用于预测工程完工周期；造价预算模块，与主控模块连接，用于通过预算程序对建设项目发生的全部费用进行预测和估算；结算模块，与主控模块连接，用于通过结算程序对己完工程价款进行结算；项目档案管理模块，与主控模块连接，用于通过档案管理程序管理工程项目档案；数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器存储采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据；显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示工程项目造价数据管理系统界面及采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据。本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述工程项目造价数据管理方法的工程项目造价数据管理平台。本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术通过周期预测模块根据工程建设的历史数据进行筛选，分析，生成对应的支持向量模型，从而对未完成的在建项目或未来的工程项目的建设周期进行预测，为工程建设的实施和管理提供了重要的支持；同时，通过项目档案管理模块将重大工程项目档案之间进行有效关联，并利用地图技术对实际的工程进行展示，使得用户可以快速的定位和找到某个工程对应的文档，从而达到了提高处理效率，降低用户操作复杂度，提升用户体验感的技术效果，进而解决了现有技术中工程项目档案的处理方法效率低，导致用户操作复杂，体验感差的技术问题。本专利技术中工程数据采集模块，用于通过数据采集设备采集工程原料、设备、规划图等数据之后需要对各类数据进行聚类处理，为了提高聚类准确度，提高收敛性能，能在较短的迭代步数下计算得到最优解，采用一种改进的聚类算法。本专利技术中造价预算模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工程项目造价数据管理方法，其特征在于，所述工程项目造价数据管理方法包括：第一步，采集工程原料、设备、规划图等数据信息，对采集的数据信息进行修改、变动；第二步，预测工程完工周期，初步对建设项目发生的全部费用进行预测和估算，作相应调整；第三步，对己完成的工程价款进行结算，记录存档，并利用存储器存储采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息；第四步，通过显示器显示工程项目造价数据管理系统界面及采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息。

【技术特征摘要】
1.一种工程项目造价数据管理方法，其特征在于，所述工程项目造价数据管理方法包括：第一步，采集工程原料、设备、规划图等数据信息，对采集的数据信息进行修改、变动；第二步，预测工程完工周期，初步对建设项目发生的全部费用进行预测和估算，作相应调整；第三步，对己完成的工程价款进行结算，记录存档，并利用存储器存储采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息；第四步，通过显示器显示工程项目造价数据管理系统界面及采集的工程数据、修正数据、预算数据、结算数据等信息。2.如权利要求1所述的工程项目造价数据管理方法，其特征在于，通过数据采集设备采集工程原料、设备、规划图数据之后对各类数据进行聚类处理，采用改进的聚类算法，具体过程如下：在D维大数据云存储聚类特征空间中，有m个粒子组成一个种群，当扰动序列加入种群中，影响了聚类精度云存储中大数据聚类的数学描述如下：minF(x)＝[f1(x)，f2(x)，…，fn(x)]；s.t.gi(x)≤0(或≥0)i＝1，2，…n；hj(x)＝0j＝1，2，…，m；其中fi(x)(i＝1，2，…，n)为目标函数，gi(x)系统有两个不稳定的1周期点x＝0和x＝1-1/μ，hj(x)为等式约束；引入混沌粒子群扰动概念，得到决策变量x*支配的聚类中心的特征解为：对于每个大数据信息特征矢量Xi进行存档，为li(k)＝(1-ρ)li(k-1)+γf(xi(k))；其中fi是Pareto最优解，Pij(k)表示k时刻第i个决策变量，不等式fi(X*)≤fi(X)成立，其中i＝1，2，…，n，设置聚类的阈值Nth，当Neff＜Nth时，搜索区域的Oα和Oβ两个区间的聚类正确的概率为：采用粒子群跳数改进机制进行存储库中的粒子更新；更新粒子群中每个粒子的空间位置：其中xk为搜索该区域内的惯性权重，a为聚类中心的非劣解，de为极值点到非劣解的距离，在评估解集分布的均匀程度时，计算按最优聚类中心矢量函数根据模因组中的更新迭代顺序，得到：∑τ＝diag(max(σi-τ，0)；由此得到云存储中大数据聚类的粒子适应度函数为：其中{α，β}为...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡小青，
申请(专利权)人：蔡小青，
类型：发明
国别省市：重庆,50