人工智能算法在工程造价估算中的应用与精度提升研究

一、引言

（一）研究背景与意义

在建筑工程全生命周期里，工程造价估算作为起始环节，其准确性直接影响项目可行性评估、资金筹备等多个关键环节。精确的造价估算能帮助企业合理规划资金，避免因资金问题导致项目进度延误或效益受损。然而，传统的定额指标法、类比估算法等，受人为因素、经验局限和市场快速变化影响，难以精准反映项目真实造价。例如，定额指标更新滞后于市场价格波动，类比估算中项目相似性判断主观性强，常导致估算偏差较大。

近年来，人工智能技术发展迅速，在多领域成果显著。其强大的数据处理与分析能力，为工程造价估算提供了新方向。人工智能算法能够对海量历史项目数据、市场价格信息、材料与人工成本变化趋势等进行深度挖掘与学习，构建精准估算模型，有效克服传统方法的弊端，提升估算精度与效率，助力建筑企业在市场竞争中占据优势。

（二）国内外研究现状

国外在人工智能应用于工程造价估算领域起步早、成果多。2023 年，Smith 等学者运用深度学习算法，对大量建筑项目历史数据进行分析，涵盖项目规模、结构类型等多维度信息，通过构建深度神经网络模型，实现高精度预测，相比传统方法，估算误差降低约 20% 。同年，Jones 等提出基于集成学习的估算模型，融合多种机器学习算法，提高了模型稳定性与预测准确性，在实际项目中应用效果良好。

国内相关研究也在积极推进。2024 年，李华等学者针对国内建筑市场特点，利用大数据与人工智能技术，建立工程造价智能估算平台。该平台整合多源数据，采用自适应学习算法优化估算模型，实现动态、精准估算，为企业成本管理提供有力支持。但目前国内外研究在模型泛化能力、多源异构数据融合、算法可解释性等方面仍有提升空间。

二、人工智能算法基础

机器学习和深度学习是人工智能应用于工程造价估算的两类重要算法。机器学习中的线性回归假设变量间存在线性关系，通过最小化误差平方和确定系数实现估算；决策树基于树状结构进行决策，依据项目特征构建树实现分类或预测；随机森林作为决策树的集成算法，能降低方差，提高稳定性；支持向量机通过寻找最优超平面处理非线性数据，提升估算精度。

深度学习中，多层感知机通过层间神经元全连接学习数据特征；卷积神经网络可自动提取建筑图纸等网格结构数据的特征；循环神经网络及其变体 LSTM、GRU，能够处理材料价格等时间序列数据，在分析成本变化趋势上具有优势 。

三、人工智能算法在工程造价估算中的应用

数据收集与预处理是基础工作。数据来源包括历史项目造价、市场材料价格、人工成本、建筑设计图纸等多方面信息。收集后需进行清洗，去除重复、错误和缺失数据；转换数据格式，统一时间数据和分类数据；通过归一化将数据映射到特定范围，提升模型训练效率与预测准确性。

模型构建与训练需根据数据特点选择算法。简单线性数据可用线性回归，复杂非线性数据则适合决策树、随机森林或深度学习模型。以多层感知机为例，输入层接收处理后的数据特征，隐藏层调整权值学习内在关系，输出层输出估算值。训练时使用历史数据，借助随机梯度下降等优化算法调整参数，通过交叉验证选择超参数，避免过拟合，并持续更新数据优化模型。

实际估算时，将项目数据输入训练好的模型，模型依据学习到的模式输出估算结果。复杂项目可结合多种算法，如先用随机森林初步估算，再用支持向量机细化关键成本项，综合得出最终估算值，提高准确性。

四、精度提升策略

多源数据融合是提升精度的重要途径。单一数据源难以全面反映造价影响因素，将建筑设计、施工过程、市场价格、政策法规等数据融合，利用特征拼接等技术整合，能为算法提供更丰富信息，使模型学习到更准确的估算模式。

模型优化与改进可从结构调整和集成学习入手。调整神经网络隐藏层数量等结构参数，寻找最优模型结构；采用集成学习，结合多种模型优势，降低误差与过拟合风险。同时关注新技术，引入注意力机制等提升模型对

关键特征的提取能力。

建筑市场环境不断变化，实时数据更新与动态调整必不可少。建立实时数据采集系统，利用网络爬虫抓取市场价格等信息，及时更新模型参数。根据项目施工进度、设计变更等情况，动态调整估算结果，确保估算贴合实际。

五、应用挑战与应对措施

数据质量与安全问题影响估算效果。数据存在不完整、不准确等问题，且涉及企业机密，面临泄露风险。应对时需建立质量管控机制，明确数据标准，加强审核，结合算法与人工清洗数据；采用加密技术、权限控制等保障数据安全。

部分人工智能算法结构复杂、难以解释，计算量大且效率低。可通过可视化技术展示模型训练过程，研究可解释性算法；利用硬件加速、模型压缩等方法提升计算效率。

建筑行业标准规范地区差异大，模型需适应这些变化。在模型训练中纳入不同地区项目数据，建立标准规范更新机制，及时融入新要求，并结合专家经验校准优化模型。

六、结论与展望

（一）研究结论

本文系统研究人工智能算法在工程造价估算中的应用与精度提升。分析传统造价估算方法不足，阐述人工智能算法（机器学习、深度学习）原理与优势，详细介绍其在工程造价估算中数据收集与预处理、模型构建与训练、估算流程与方法等应用环节。提出多源数据融合、模型优化与改进、实时数据更新与动态调整等精度提升策略，并针对应用中数据质量与安全、算法复杂性与可解释性、行业标准与规范适应性等挑战提出应对措施。研究表明，人工智能算法能有效挖掘数据内在联系，显著提高工程造价估算精度，为建筑行业项目决策与成本控制提供有力支持。

（二）研究展望

未来，随着人工智能技术持续发展与建筑行业数字化转型深入，人工智能算法在工程造价估算领域将有更广阔应用前景。一方面，探索更先进人工智能算法与技术，如结合强化学习实现动态造价优化，利用生成对抗网络生成更合理造价估算数据增强模型训练效果。另一方面，加强多领域交叉融合，将人工智能与建筑信息模型（BIM）、物联网（IoT）技术结合，实现工程造价全生命周期智能化管理。同时，注重人才培养，培育既懂人工智能技术又熟悉建筑工程造价业务复合型人才，推动该领域研究与应用不断发展，为建筑行业高质量发展提供技术支撑。

参考文献

[1] 李华，陈晨等。基于大数据与人工智能的工程造价智能估算平台研究 [J]. 土木工程学报，2024， 57 （5）： 187 - 196.

[2] 王强，孙明等。基于深度学习的工程造价估算模型优化研究 [J]. 建筑经济，2023， 44 （11）： 89 - 95.

[3] 张悦，郑丽等。多源数据融合在工程造价估算中的应用效果分析 [J].工程管理学报，2024， 38 （3）： 102 - 107.