基于大数据的建筑工程成本预测模型构建与应用研究

一、引言

1.1 研究背景

随着我国城市化进程的不断加快，建筑行业迎来了前所未有的发展机遇，项目规模持续扩大，建设难度不断提升。然而，在建筑工程建设过程中，成本管控面临着诸多挑战。材料价格受市场供需、政策调控等因素影响频繁波动，劳动力成本随着社会经济发展逐年上涨，加之施工过程中的设计变更、天气影响等不确定性因素，极易导致工程成本失控。

传统的成本预测方法，如定额法和类比法，存在明显的局限性。定额法以固定的定额标准为依据，难以实时反映市场变化和新技术、新工艺的应用对成本的影响；类比法依赖于相似项目的历史数据，在项目匹配和差异量化方面存在较强的主观性，预测精度难以保证。而大数据技术的出现，凭借其强大的海量数据处理能力、多维度分析能力以及实时性优势，为建筑工程成本预测提供了全新的解决方案，能够有效整合各类影响因素，提高预测的准确性和及时性。

1.2 研究意义

本研究构建基于大数据的建筑工程成本预测模型，具有重要的理论和实践意义。从理论层面来看，将大数据技术与建筑工程成本预测相结合，拓展了成本预测的研究思路和方法，丰富了建筑工程管理领域的理论体系。从实践层面来讲，该模型能够实现对工程成本的动态预警，帮助建筑企业在项目前期精准编制预算，在施工过程中及时发现成本偏差并采取针对性措施进行调整，从而有效降低成本风险，提高项目的经济效益。同时，该模型的应用有助于推动建筑行业成本管理从传统的经验驱动模式向数据驱动模式转变，促进建筑企业的数字化、智能化升级，提升整个行业的管理水平和竞争力。

二、传统方法局限与大数据技术优势

2.1 传统方法的局限性

传统方法应用中问题突出。定额法的定额标准更新滞后，无法纳入新材料、新工艺对成本的影响，导致预测偏差较大。类比法选可比项目时依赖经验，主观性强，且项目在规模、地质等方面的细微差异难以量化，累积影响预测准确性。此外，传统方法处理数据能力有限，无法应对海量动态数据，对突发成本变动响应迟缓，平均预测误差常超 15% 。

2.2 大数据技术的应用价值

大数据技术在成本预测中价值显著。一是整合多源数据，打破信息孤岛，将企业内部历史数据、外部市场数据及现场实时数据整合，形成全面数据集。二是通过机器学习等算法，挖掘数据隐藏关联，如材料价格与工期、施工工艺与人工效率的非线性关系，为预测提供更深入依据。三是支持实时数据采集分析，实现成本预测动态调整，将响应延迟从周级压缩至小时级，便于管理人员及时应对。

三、预测模型构建流程

3.1 数据处理体系

3.1.1 多源数据采集

构建“企业内部 + 外部市场 + 现场实时”三维数据源体系。企业内部数据包括历史项目成本明细、工期记录、质量验收报告等，反映企业成本管理水平与项目特点。外部市场数据涵盖建材价格、劳务行情、政策法规及宏观经济指标等，间接影响工程成本。现场实时数据通过物联网设备采集，包括材料消耗、设备状态、人员出勤及环境参数等，为动态预测提供支持。

3.1.2 数据预处理

原始数据需预处理以解决格式不一、缺失、异常等问题。先统一数据格式，便于后续分析。缺失数据处理：连续型数据用均值填充，分类数据用众数填充，关键数据缺失结合人工调查补充。异常值识别采用 3σ 准则，结合业务场景核验，错误数据修正，合理异常保留。预处理后数据完整性

达 98% 以上，为建模奠定基础。

3.2 特征工程实施

3.2.1 特征提取

从原始数据中提取三类核心特征。项目属性特征包括规模、区位、类型等，决定成本基数；资源消耗特征涵盖材料、人工、设备的用量、价格等，直接反映资源投入；过程参数特征有进度偏差、质量返工率等，反映施工管理水平。此外，通过文本挖掘从非结构化数据中提取关键节点信息，丰富特征维度至 42 项。

3.2.2 特征筛选

采用过滤法与嵌入法组合策略筛选特征。先用皮尔逊相关系数筛选相关性 >0.6 的特征，再通过随机森林重要性评分保留前 20 特征。此策略降低模型复杂度，同时保留关键特征，保证信息完整性。

3.3 模型训练与优化

3.3.1 模型选型

对比五种机器学习算法性能：线性回归（误差 8.2% ）、决策树（ 6.5% ）、支持向量机（ 5.3% ）、神经网络（ 4.5% ）、随机森林（ 4.1% ）。随机森林作为集成算法，避免过拟合，预测精度与稳定性高，综合考虑后选为预测模型。

3.3.2 训练过程

数据集按 7:3 划分为训练集与测试集，采用 5 折交叉验证调优。确定最佳超参数：树数量 200 棵，最大深度 15 层，最小叶节点样本数 5。引入L2 正则化抑制过拟合，模型在测试集上的决定系数 R² 达 0.92，拟合效果良好，预测精度高。

四、应用案例分析

4.1 项目概况

选取某 8 万平方米商住综合体项目为案例，地下 2 层、地上 18 层，含商业与住宅功能。涉及 12 类主材、30 个施工班组，计划工期 24 个月。该地区类似项目平均成本偏差率 9.3% ，成本管控难度大，具有代表性。

4.2 模型应用效果

模型应用成效显著。项目前期预测误差 4.8% ，较传统方法降低 62% ，为预算编制提供可靠依据。施工中，模型实时监测数据展现动态管控能力：提前 15 天预警钢材价格波动，调整采购计划节约成本 23 万元；发现木工班组效率低，优化排班使施工进度提前 12 天，降低工期延误风险。最终项目实际成本较预算节约 3.2% ，验证了模型的实用价值。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本研究成功构建基于大数据的建筑工程成本预测模型，案例应用验证了其有效性。模型整合多源数据，经数据预处理、特征工程和模型训练，实现成本精准预测，误差率 <5% ，为动态成本管控提供技术支撑，能降低成本风险，提高项目经济效益。

5.2 未来方向

模型仍有优化空间：推进与 BIM 技术融合，实现成本三维可视化模拟；建立行业数据共享平台，扩大样本覆盖，提高模型泛化能力；引入强化学习算法，使模型自主学习优化，提升自适应能力与预测精度，推动成本管理向更高智能化水平发展。

参考文献

[1]建筑工程大数据应用指南。中国建筑工业出版社，2023.

[2]机器学习在成本预测中的实践研究。土木工程学报，2022(05).

[3]物联网技术在施工监控中的应用。建筑经济，2021(11).

[4]大数据驱动的建筑工程成本控制研究。建筑科学，2022(08).

[5]随机森林算法在工程成本预测中的应用。施工技术，2021(12).