基于BIM的建筑工程全周期成本预测模型研究

丰 欢 （湖北鑫华源电力工程建设有限公司，湖北 黄冈 430070）

1 引言

随着计算机技术和建筑工业化的发展，建筑信息模型和预制建筑随着时间的需要而出现。BIM（建筑信息建模）近年来在建筑业获得了一个新的概念。BIM是信息共享的核心，基于通信方便的原则，提高了项目的效率，降低了项目成本。预制建筑是将建筑工程预制完成后的构件放入工厂，运输至施工现场组装，最终形成建筑结构。建筑部件在工厂制造并运到现场[1]。这种“生产-运输-安装”的施工方式需要生产厂家与施工单位密切合作，而BIM 技术可以解决这一问题。BIM 技术于2003 年正式应用于建筑业，并逐渐被建筑业所接受。在成本方面，目前中国使用的主要软件有鲁班、WANDA等。这些软件不仅可以直接在软件内进行三维手工建模，而且还支持由CAD 绘制的二维图形导入功能。虽然BIM技术有很多优点，但由于操作人员需要经过培训，硬件和软件的升级需要一定的成本，所以BIM技术的推广并不令人满意[2]。

虽然BIM技术在预制建筑中的应用不是很广泛，推广阻力仍然相对较大，但BIM 的应用在质量、持续时间和成本方面都有了显著改善。因此，本文以成本控制为核心，建立基于BIM 的全周期成本预测模型[3]。传统的成本预测强调成本项目完成后的会计核算。但是，由于缺乏成本控制目标，也没有参考比较，因此错过了项目成本控制的最优周期。此外，管理者很难实时了解工程成本的实际情况，无法及时纠正工程成本的偏差。目前，经常采用实证评价方法来预测建筑工程的成本。相关的系统设计和算法研究仍处于起步阶段，导致精度低、性能差、难以控制不合理的施工成本。目前，建筑成本的成本预测和控制算法主要采用单因素灰色相关成本预测和平均互信息函数分析。在对建设项目的目标成本与预算成本进行定量分析的基础上，构建了项目成本的成本序列之间的线性关系，并采用时间序列分析算法实现了项目成本的成本预测和评价[4]。在现实过程中，建设项目的成本预算模型受到价格、税收、利润、建设单位的成本管理结构、消耗品的实时市场价格等交叉因素的影响。传统的单因素成本预测算法无法实现合理、准确的项目成本预测，其在工程实践中的应用受到限制[5]。

针对上述问题，提出了一种基于BIM 的建筑成本全周期成本预测模型的设计模型，并建立了建筑工程建设成本全周期成本预测的博弈模型。将工程质量约束与成本约束相结合，实现施工成本的平衡控制，采用BIM 设计施工成本的信息管理模型。采用全样本回归分析的方法，自适应地优化全周期成本预测的目标函数。结合最低成本和最佳质量平衡的方法，实现了BIM 条件下施工成本的全周期成本预测。最后，对成本预测信息管理系统进行了优化设计，结果表明本文设计的全周期成本预测模型具有优越的性能。

2 建筑工程全周期成本的效益数量和成本参数模型

2.1 建筑成本全周期成本的定量评价参数模型

为了设计BIM 条件下的建筑成本全周期成本预测模型，需要结合定量评价参数和成本参数的优化方法，构建建筑成本全周期成本预测的效益量化模型。在合同总成本的限制下，给出了建设成本全周期成本预测的定量评价参数，包括现金储备水平、融资金额、杠杆率、利润等。采用描述性统计分析方法，构建了建筑成本全周期成本预测的标准化函数如下。

当资本结构和产业结构结合调控时，成本数量的最优决策函数如下[6]。

在建筑工程企业资本结构的最优调控下，建筑工程建设成本成本预测的定量博弈函数描述如下。

定量平衡博弈控制下的成本、建筑材料成本和人工成本均用上述表达式表示。结合融资调整方法，得到施工控制的杠杆率调整水平函数如下。

在BIM条件下，采用DCC-mvgarch模型构建了施工成本的全周期成本定量评价参数模型，为施工成本的全周期控制提供了原始参数的输入依据[7]。

2.2 工程成本预测面板数据的定量递归分析

通过对BIM 下项目成本全周期成本控制面板数据进行定量递归分析，结合建筑企业内部资产结构，进行利润调整和成本预测。数据的统计回归分析结果表示如下。

通过求解工程成本总成本量化控制序列的分布S，求出最大特征值λ，得到了工程成本成本预测的博弈模型。模型的定义如下。

采用定量回归分析方法和全样本回归分析方法，对全周期成本预测的目标函数进行自适应优化，结合了最低成本和最佳质量平衡的方法。对成本函数进行了全局优化，并采用Simunic 模型进行了成本约束[8]，成本预测的成本函数表示如下。

3 成本预测模型优化

3.1 全周期成本预测

采用BIM 技术设计了施工成本的信息管理模型，并采用全样本回归分析的方法对全周期成本预测的目标函数进行了自适应优化。选取投资水平和建设成本作为约束本体参数，采用效益最优约束法得到成本预测的模糊成本函数如下。

其中，λwηw+μw(1-ηw)可以理解为建筑成本全周期成本预测的适应度函数、模糊成本预测方法、成本最小法和质量最佳平衡的解释和控制变量。实现BIM 下施工成本全周期成本预测，控制优化功能如下。

结合最低成本和最佳质量平衡的方法，实现了BIM 条件下施工成本的全周期成本预测。选择投资水平作为因变量，以实证评价和结构寿命预测为基础，得到项目成本预测的目标函数。根据建筑信息管理下预制建筑工程造价预测的最优决策博弈模型，表示为式（16）。

该模型构建了建筑信息管理下预制建筑成本的效益和参数控制模型，并在效益协调机制下进行了成本控制和建筑成本的预测和评价。

3.2 建设项目成本预测信息管理系统的软件开发设计与实现

基于建筑工程造价预测信息管理系统的设计，进行了建筑成本全周期成本预测模型的软件开发设计，并将上述控制算法编写在程序加载模块的实现算法中。首先，对施工成本精度规划的整个设计框架进行了分析，分析并介绍了功能模块组件，并采用EPC 分析技术对施工成本的全周期成本传输信息进行了处理。在Linux 运行模型下，进行了建设成本全周期成本预测模型的嵌入式模块调度和交叉编译设计。自助装载机采用交叉编制法作为施工成本的全周期控制。交叉编译环境用于输出建设项目全周期施工成本的成本规划结果，并进行人机交互操作。在嵌入式Linux 的开发环境中构建了建设成本全周期成本预测模型的软件开发环境，并在移植后配置了内核。在LabWindows/CVI 平台上，对建筑成本的全周期成本预测模型进行了硬件移植。VisualDSP++用于在本地数据库中调度建设成本的整个周期成本信息。在引导目录下，生成施工成本全周期成本预测的编制软件，并对施工成本全周期成本进行总线传输和交叉编制控制，通过对AD 信息进行抽样来进行预测。提高了施工成本预测的稳定性。通过调试成本预测模型，并在Linux2.6.32内核环境下配置目标文件，实现了成本预测模型的优化设计。

4 仿真实验及结果分析

为了验证该方法在实现建筑工程施工成本全周期成本预测中的应用性能，本文进行了仿真实验。本实验由Matlab7设计，并结合SPSS14.0统计分析软件进行成本预测和统计分析。建筑设施的相关约束系数为0.29，信贷基金的约束构成因素为0.072。根据“建设项目预算定额”，获得基于BIM 的装配建设成本。预测参数设计如表1所示。

表1 建筑成本预测的贡献权重

表2 工程成本控制的约束条件

根据上述模拟环境和参数设置，进行了建筑工程的全周期成本预测仿真。效率接近程度，采用本文的方法和传统的方法对工程成本预测的质量接近度和成本接近度进行了检验。计算结果如图1所示。

图1 项目成本预测的博弈关系

从图1 可以看出，该方法具有良好的成本、效率、工程质量之间的收敛性和良好的博弈平衡。工程建设的质量水平和效率水平较高，单位成本较低。传统的算法需要多步迭代来降低成本，并偏离了成本的动态控制精度。这是因为采用分段回归分析的方法构建了一个具有质量-效率-成本控制的多参数约束的成本控制模型，保证了建筑工程在整个周期内的成本控制能力。对不同工程成本预测方法的准确性进行了测试，预测误差的比较结果如图2 所示。从图2 中可以看出，该方法的误差较小，全局平衡性较好。

图2 成本预测性能的比较

5 结论

本文提出了一种基于BIM 的建筑成本全周期成本预测模型的设计模型，并构建了建筑工程施工成本全周期成本预测的博弈模型。将工程质量约束与成本约束相结合，实现施工成本的平衡控制，采用BIM 设计施工成本的信息管理模型。采用全样本回归分析的方法，自适应地优化全周期成本预测的目标函数。结合最低成本和最佳质量平衡的方法，实现了BIM 条件下施工成本的全周期成本预测。研究表明，该方法具有良好的平衡性、低预测误差和较强的博弈平衡能力。该方法在工程成本预测中具有良好的应用价值。