近年来,随着建筑行业的快速发展和项目复杂度的提升,工程造价管理面临着数据复杂、市场波动频繁等挑战,传统估算方法已难以有效应对这些变化。为此,为了提升造价管理的精确性和实时性,本文提出基于机器学习的动态估算和管理策略,实现了对办公建筑工程造价的实时估算和灵活调整。该研究具有重要的现实意义,为工程造价管理提供了智能化、数据驱动的科学支持,有助于行业提升成本控制的效率和效果。

机器学习；办公建筑；工程造价；估算；管理

[1]徐彬彬. 基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究[J]. 湖南城市学院学报(自然科学版), 2016, 25 (04): 24-25. [2]王元鸷, 蒋慧杰, 吴海航. 人工智能技术背景下建筑机器人对工程造价影响的研究[J]. 工程造价管理, 2024, 35 (01): 17-24. [3]李姣姣. 基于混合机器学习模型的建筑工程造价预测方法[J]. 九江学院学报(自然科学版), 2023, 38 (04): 47-51. [4]郑巧珍, 张莹, 徐双双. 基于机器学习的LNG接收站工程造价预测研究[J]. 建筑经济, 2022, 43 (S2): 118-122. [5]董娜, 卢泗化, 熊峰. 大数据背景下基于ABC-SVM的建筑工程造价预测[J]. 技术经济, 2021, 40 (08): 25-32. [6]丁瑞丰, 肖程耀. 施工企业基于人工神经网络模型在建筑工程成本预测的实例应用[J]. 四川建筑, 2020, 40 (05): 375-378.

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis09.20240104

Published： 2024