工程费用评估方法和装置制造方法及图纸

本申请公开提供了一种工程费用评估方法和装置，涉及工程费用评估技术，该方法获取待评估工程的工程信息，按照指定方式获取待评估工程对应的标准价数据，标准价数据包括待评估工程中能够产生费用的各种工程对象信息的标准形式；获取标准价数据的信息价数据，信息价数据包括了标准价数据中各种工程对象的价格；通过智能匹配算法对标准价数据的原始指标特征进行识别，将识别出的原始指标特征和相应的信息价数据进行绑定，利用动态规则模型确定每个原始指标特征的计价规则；按照计价规则

【技术实现步骤摘要】
工程费用评估方法和装置


[0001]本专利技术涉及工程费用评估
，具体涉及一种工程费用评估方法和装置
。

技术介绍

[0002]随着建筑行业技术的不断成熟与规模的不断扩大，建设一项工程所需的费用也越来越高，从几亿级别到千亿级别不等
。
在项目立项阶段，需要进行费用评估，这一工作需要横跨数百个专业
、
设计院和咨询公司，共同协作来完成
。
因此，需要开发一些工具来利用已有计价数据一键快速生成具有统一标准的计价数据，以提供科学客观的费用评估依据
。
这些工具将有助于在工程立项前评估项目费用，同时在项目实施过程中评估项目费用使用的合理性，以便提前做好风险应对
。
[0003]现有工程费用评估采用的流程相当庞大，涉及数百个专业
、
设计院和咨询公司的协同合作
。
需要根据各专业的特点，不同的设计院和咨询公司负责相应的工程计价评估工作，然后将评估结果汇集到总设计院进行汇总计算，通常使用传统的
Excel
工具进行处理
。
[0004]首先这种费用评估方式存在随意性高
、
出错概率大和审核成本高的问题
。
其次方式导致费用评估过程高度依赖于人工判断，缺乏统一的标准和准确的数据支持，需要人工汇总和计算容易出错，且审计成本较高
。
再者各行业开发工具标准不统一，壁垒严重，无法做到通用性和兼容性，导致二次编辑成本很高
。r/>另外行业价格换算准确性不高，采用如平均值
、
指数等方式生成计价数据只是一个趋势，准确性很低，对预算管控要求严格的项目基本没参考价值
。
最后不同指标计算比较单一，无法做到根据业务场景
、
参数
、
规则进行动态适配不同指标计价的技术
。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中人工进行工程费用评估工作量大
、
出错率高的问题，从而提供一种工程费用评估方法和装置
。
[0006]第一方面，本专利技术公开实施例提供了一种工程费用评估方法，包括：获取待评估工程的工程信息，所述工程信息包括定额标准
、
取费标准
、
地区类别
、
计价方法
、
地区标准
、
预算类型
、
标准价和计价类型；按照指定方式获取所述待评估工程对应的标准价数据，所述标准价数据包括所述待评估工程中能够产生费用的各种工程对象信息的标准形式；获取所述标准价数据的信息价数据，所述信息价数据包括了所述标准价数据中各种工程对象的价格；通过智能匹配算法对所述标准价数据的原始指标特征进行识别，将识别出的原始指标特征和相应的信息价数据进行绑定，所述原始指标特征包括指标类型
、
指标关键属性
、
指标上下关系
、
定额标准
、
取费标准
、
地区属性
、
区域标准
、
人材机编号
、
人材机类型和信息价编码；利用动态规则模型确定每个原始指标特征的计价规则；
按照所述计价规则
、
所述标准价数据
、
所述信息价数据实时计算待评估工程所需的费用
。
[0007]可选地，所述指定方式包括从互联网获取和从项目计价库获取，所述项目计价库用于存储标准价数据，按照指定方式获取所述待评估工程对应的标准价数据包括：确定所述待评估工程包含的全部目标计价数据，所述目标计价数据包括所述待评估工程中能够产生费用的各种工程对象信息，所述目标计价数据包括第一目标计价数据和第二目标计价数据，所述第一目标计价数据存储在所述项目计价库中，所述第二目标计价数据未存储在所述目标计价库中；从所述项目计价库中获取所述第一目标计价数据；从互联网获取所述第二目标计价数据；通过动态适配模型对所述目标计价数据进行规范化处理，得到标准价数据
。
[0008]可选地，还包括：将所述标准价数据存入项目计价库
。
[0009]可选地，在获取待评估工程的工程信息之前，所述方法还包括：生成动态适配模型；生成动态规则模型
。
[0010]可选地，生成动态适配模型包括：根据业务信息从基础模型库动态加载各类模型数据，通过四元组模型提取专业领域特性信息，并对特性信息进行语句处理，以减少噪音，提取关键信息，形成模型训练格式的数据集，数据集包括符合特征的正向数据集和不符合特征的反向数据集，所述业务信息包括业务类型
、
指标类
、
清单类和定额类，所述语句处理包括分词
、
去除停用词和词干化；将输入的数据进行向量化，用于刻画文本的全局语义信息，并与单字
/
词的语义信息相融合，通过模型
Transformer
，对专业领域特性信息序列进行编码和解码，以捕捉输入专业领域特性信息序列的上下文信息，通过全连接层进行非线性变换
ReLU
和高级特征提取，通过
Cos(a,b)*|a|*|b|
输出专业领域特性信息组合值；
Softmax
函数用于将全连接层的输出映射到概率分布，以评估预测的专业名称匹配概率，并进行分类，采用交叉熵损失函数度量匹配任务的误差，通过深度学习优化器不断优化训练，使损失函数逐渐降低，直至模型训练结束，保存模型；对于每对专业名称
(a,b)
，利用模型输出的概率
p
来计算损失函数：，其中，
N 是批量样本的数量，
yi
是样本标签，
pi
是模型输出的匹配概率
。
[0011]可选地，通过智能匹配算法对所述标准价数据的原始指标特征进行识别，将识别出的原始指标特征和相应的信息价数据进行绑定包括：按照标准规范录入信息价数据，利用爬虫技术，从工程造价平台或者各个企业网爬取各个专业
、
各个月份的信息价数据，基于
OCR
模型，检测文本区域并结合文本检测和识别模块，将
PDF、
图片文件非结构化数据转换为结构化数据，并标准化；根据人材机配置规则，基于
BERT
算法模型，依托物体唯一识别码，通过调整优化系统配置的规则及参数，找到最优的匹配，建立计价数据人材机和信息价数据人材机的关联关系，保证关联关系的全覆盖和正确性
。
[0012]可选地，在获取待评估工程的工程信息之前，生成动态规则模型包括：获取最底层指标数据，并缓存，利用云计算技术采用分治思想以专业维度并行逆序遍历计算；每一个任
务通过多线程并行对多个指标计算，每个线程对指标的物料基于规则的算法模型进行计算，对每一类物料进行规则定义，定义包含本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种工程费用评估方法，其特征在于，包括：获取待评估工程的工程信息，所述工程信息包括定额标准
、
取费标准
、
地区类别
、
计价方法
、
地区标准
、
预算类型
、
标准价和计价类型；按照指定方式获取所述待评估工程对应的标准价数据，所述标准价数据包括所述待评估工程中能够产生费用的各种工程对象信息的标准形式；获取所述标准价数据的信息价数据，所述信息价数据包括了所述标准价数据中各种工程对象的价格；通过智能匹配算法对所述标准价数据的原始指标特征进行识别，将识别出的原始指标特征和相应的信息价数据进行绑定，所述原始指标特征包括指标类型
、
指标关键属性
、
指标上下关系
、
定额标准
、
取费标准
、
地区属性
、
区域标准
、
人材机编号
、
人材机类型和信息价编码；利用动态规则模型确定每个原始指标特征的计价规则；按照所述计价规则
、
所述标准价数据
、
所述信息价数据实时计算待评估工程所需的费用
。2.
根据权利要求1所述的工程费用评估方法，其特征在于，所述指定方式包括从互联网获取和从项目计价库获取，所述项目计价库用于存储标准价数据，按照指定方式获取所述待评估工程对应的标准价数据包括：确定所述待评估工程包含的全部目标计价数据，所述目标计价数据包括所述待评估工程中能够产生费用的各种工程对象信息，所述目标计价数据包括第一目标计价数据和第二目标计价数据，所述第一目标计价数据存储在所述项目计价库中，所述第二目标计价数据未存储在所述目标计价库中；从所述项目计价库中获取所述第一目标计价数据；从互联网获取所述第二目标计价数据；通过动态适配模型对所述目标计价数据进行规范化处理，得到标准价数据
。3.
根据权利要求2所述的工程费用评估方法，其特征在于，还包括：将所述标准价数据存入项目计价库
。4.
根据权利要求3所述的工程费用评估方法，其特征在于，在获取待评估工程的工程信息之前，所述方法还包括：生成动态适配模型；生成动态规则模型
。5.
根据权利要求4所述的工程费用评估方法，其特征在于，生成动态适配模型包括：根据业务信息从基础模型库动态加载各类模型数据，通过四元组模型提取专业领域特性信息，并对特性信息进行语句处理，以减少噪音，提取关键信息，形成模型训练格式的数据集，数据集包括符合特征的正向数据集和不符合特征的反向数据集，所述业务信息包括业务类型
、
指标类
、
清单类和定额类，所述语句处理包括分词
、
去除停用词和词干化；将输入的数据进行向量化，用于刻画文本的全局语义信息，并与单字
/
词的语义信息相融合，通过模型
Transformer
，对专业领域特性信息序列进行编码和解码，以捕捉输入专业领域特性信息序列的上下文信息，通过全连接层进行非线性变换
ReLU
和高级特征提取，通过
Cos(a,b)*|a|*|b|
输出专业领域特性信息组合值；
Softmax
函数用于将全连接层的输出映射到概率分布，以评估预测的专业名称匹配概率，并进行分类，采用交叉熵损失函数度量匹配任务的误差，通过深度学习优化器不断优化训练，使损失函数逐渐降低，直至模型训练结束，保存模型；对于每对专业名称
(a,b)
，利用模型输出的概率
p
来计算损失函数：，其中，<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨良志，白琳，汪志新，肖胜雄，
申请(专利权)人：彩讯科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：