大数据驱动下的工程造价预测与决策优化研究

工程造价管理是工程项目全过程管理中的核心内容，其精度和效率直接关系到项目的投资控制与经济效益。在传统管理模式下，工程造价信息来源零散、处理效率低下，无法适应当前项目规模日益庞大、参与方复杂多样的新趋势。与此同时，材料价格波动频繁、施工条件多变、政策环境不断调整，也对造价管理提出了更高的实时性与精细化要求。大数据技术的兴起为解决上述难题提供了契机，通过对海量项目数据的整合、挖掘与分析，可以实现造价的精准预测与动态优化，为管理者提供更全面、更具前瞻性的信息支持。如何有效融合大数据技术与工程造价管理，探索数据驱动下的预测模型与智能化决策机制，已成为当前工程管理领域的研究热点和实践方向。

一、大数据技术在工程造价管理中的应用基础

（一）大数据的概念及技术体系

大数据是指无法通过传统数据库工具在合理时间内进行处理和分析的超大规模、多类型数据集合，具有数据体量大（Volume）、类型多样（Variety）、处理速度快（Velocity）和价值密度低但潜力大（Value）等特点。在工程造价管理中，大数据不仅意味着对传统造价信息的规模化升级，更代表着分析方法、决策模式与信息流通方式的深刻变革 [1]。主流技术体系包括 Hadoop 生态系统中的 HDFS、MapReduce、Hive 等，用于处理批量数据；Spark 用于内存计算和实时流分析；NoSQL 数据库（如 MongoDB、HBase）适应半结构化和非结构化数据的灵活存储；配合 Python、R 等数据分析工具及 TensorFlow、Scikit-learn 等机器学习框架，能够实现从数据采集到建模预测的全过程智能处理，为造价分析提供系统性的技术支撑。

（二）工程造价数据的特点与来源

工程造价数据类型复杂、更新频繁，主要包括结构化数据（如工程量清单、合同价格）、半结构化数据（如图纸、表格）和非结构化数据（如施工现场影像、会议记录等）。其数据来源广泛，包括：一是BIM（建筑信息模型）系统提供的构件参数、工程量、空间布局等多维度信息；二是物联网设备采集的实时数据，如混凝土浇筑量、施工机械运转状态、气候环境参数等；三是ERP 项目管理系统中的采购、合同、支付、劳务及进度数据；四是来自第三方平台（如广材网、造价信息网）的大宗材料市场行情、地区人工费用、施工机械租赁价格等公开数据这些数据的融合为构建动态、精准、实时响应的造价管理体系提供了基础，推动造价管理由静态核算向动态预测与优化转变。

（三）大数据与工程造价管理的融合路径

大数据与造价管理的深度融合主要体现在数据采集智能化、管理标准化、决策支持自动化三个方面。在数据采集层面，采用 RFID、传感器、无人机、智能摄像头等技术，实现对施工现场机械设备状态、材料消耗量和人员分布的自动获取，替代传统手工记录方式，提高数据实时性和精度；在数据治理方面，构建统一的数据编码体系与接口标准，实现跨平台、跨系统的数据交互与整合，例如引用《全国统一工程项目编码规则》和 IFC 标准，解决信息孤岛问题；在应用层面，基于数据挖掘与机器学习算法构建预测与预警模型，实现人工成本偏离报警、材料消耗趋势预测、进度异常检测等功能，并通过动态仪表板实时可视化呈现，为项目造价管理提供可量化、可追溯、可验证的决策依据。

二、大数据驱动下的工程造价预测方法研究

（一）传统造价预测方法的局限性

传统的工程造价预测方法大多以类比估算法、定额法和专家评审法为基础，依赖人工经验和静态参数设置，存在主观性强、响应滞后、难以量化和难以适应市场动态变化的局限。例如，在大宗材料价格剧烈波动或施工环境快速变化的情况下，传统方法无法及时调整造价计算参数，导致预测误差显著扩大。此外，项目条件差异导致的非线性变化难以用简单线性方法准确表达，如结构类型差异、施工难度变化和特殊工艺要求等因素对造价的影响难以统一建模 [2]。因此，传统方法越来越难以满足现代大型工程对预测精度与动态管理的要求，亟需引入新型数据驱动技术。

（二）基于大数据的预测模型构建

构建基于大数据的工程造价预测模型需依托系统性的数据处理与算法设计流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估四个环节。首先，在数据预处理阶段，采用 Z-Score 法或箱线图识别异常值，通过均值法或KNN 算法填补缺失数据，确保数据质量；其次，在特征工程中，通过相关性分析、LASSO 回归、主成分分析等技术提取影响造价的关键变量，如项目所在地、施工面积、结构类型、层数、装配率、装饰标准等，并对数值型与类别型数据进行规范化与编码；在模型建立方面，可选用多种算法模型，如多元线性回归（适用于线性关系强的项目）、BP神经网络（适用于非线性特征明显的复杂工程）、支持向量回归（对小样本高维数据适应性好）及XGBoost 等集成学习模型（抗过拟合能力强、解释性好）；最后，在模型评估阶段，采用 R²、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标对模型精度进行综合评价。

（三）预测模型实证分析与比较

以国内某地级市近 5 年已竣工的 1460 个住宅项目为样本，采集 50项影响造价的变量构建预测模型，并采用 80% 训练集、 20% 测试集进行模型训练与评估。实验结果表明，传统多元线性回归模型的R² 为0.72，MAPE 为 12.3% ，对复杂项目适应性差；BP 神经网络模型的 R² 提升至 0.89，MAPE 降至 6.8% ，但模型训练耗时长，易陷入局部最优；而XGBoost 模型在调参后达到 R² 为 0.94，MAPE 仅 4.3% ，RMSE 控制在28 元 / 平方米以内，综合性能最优，能有效处理多源异构数据并挖掘变量间的非线性关系，适合在实际工程造价预测中推广应用。

（四）可视化分析与辅助评估

预测模型的输出不仅需要结果准确，还需具备可解释性与可操作性，因此可视化手段在辅助决策中发挥重要作用。利用 Tableau、PowerBI 等可视化平台，可将预测结果以柱状图、热力图、趋势曲线等形式呈现，直观反映各成本项的占比、变化趋势和敏感度；结合 GIS 系统，构建造价地理分布图与热区图，揭示不同地区、不同地质条件下的造价差异，为区域成本管控和投资规划提供决策支持；同时引入交互式仪表板，实现造价构成实时钻取、历史对比分析及异常值标记，便于项目管理人员快速识别风险点并调整资源配置策略 [3]。此外，通过设定关键指标的动态监控机制，可实现对项目异常成本波动的自动提醒，进一步提升决策响应的效率与精度。

三、大数据驱动下的工程造价决策优化研究

（一）工程造价决策的多维影响因素

在复杂的工程建设项目中，造价决策受多种因素的综合影响，既包括材料价格、人工成本、设备租赁费等市场因素，也涉及结构设计、施工组织、进度安排等项目内部参数，还受制于政策法规、环保指标和金融环境等外部条件。这些因素往往呈现出非线性、时变性和多重耦合关系，使得造价决策成为典型的多目标、多约束的优化问题，传统经验判断难以对全部变量进行综合考量，需要借助大数据与智能算法提供系统化解决方案 [3]。例如，在钢筋混凝土结构工程中，钢材价格的波动不仅直接影响材料成本，还间接影响施工周期和库存周转率，从而牵动设备租赁费用和人工组织效率；同时，国家层面的节能减排政策对高耗能施工工艺设置了限制，要求选择更加节能的替代方案。面对如此复杂多变的因素组合，依赖人工经验进行造价控制将显得力不从心，而通过构建以数据驱动的影响因子模型，借助算法分析变量间权重和敏感性，可实现造价影响机制的科学拆解与综合判断，为工程管理者提供更加精准、动态和具备可追溯性的决策依据。

（二）基于大数据的多目标决策模型构建

针对上述复杂性，可构建多目标造价优化模型，设置最小化总造价、最小化工期延误风险、最大化资源利用率等目标函数，并结合施工现场条件设定约束，如最大资源容量、关键路径施工周期、预算上限、设备使用率等。在求解算法方面，采用NSGA-II 非支配排序遗传算法实现多目标全局搜索，配合模拟退火算法进行局部收敛，提高解集质量与算法稳定性。通过大样本数据训练，该模型可在数百种资源调配方案中快速筛选出帕累托最优解集，为项目管理层提供清晰的成本—工期—风险权衡依据 [4]。例如，对于同一栋高层建筑，模型可以根据当地市场行情、施工队熟练度和工法配置，输出不同施工周期下的成本最优资源配置方案；决策者可根据实际情况选择最符合项目目标的执行路径。此外，通过引入模糊层次分析（FAHP）或 TOPSIS 等多属性决策方法，结合管理者主观偏好进一步细化方案排序，实现模型解与管理意图的有效对接，大幅提升工程造价决策的实用性与前瞻性。

（三）工程造价智能辅助决策系统设计

在系统架构上，基于大数据的辅助决策平台可分为数据接入层、分析建模层与应用展示层三部分。数据接入层实现与 BIM 系统、ERP 系统、传感器网络等平台的实时对接，构建结构清晰、时间标记明确、跨系统协同的高维度、多时点造价数据库，并采用数据仓库 + 数据湖混合模式储存，确保结构化与非结构化数据的统一处理和高效调用；分析建模层集成 XGBoost 预测模型、NSGA-II 优化算法、聚类分析模块和参数灵敏度分析工具，构建预算模拟、资源调度、动态调整、风险预警、偏差分析等功能模块，具备灵活组合与自定义分析能力；展示层通过 Web端平台与移动端 App，以可交互方式提供施工阶段造价监测、方案比选模拟及关键参数分析，支持按项目节点、工种、区域等多维度可视化输出分析结果 [5]。例如，某大型施工企业在城市轨道交通项目中部署该系统后，实现施工段落级别的单价预测与人工成本敏感性分析，配合盾构施工的进尺数据动态优化资源投入，最终使单位隧道段造价降低 5.7% 、平均工期缩短 8.2%_⨀ 。系统还可集成审批流程管理、文档归档、成本归因分析、多项目对比等功能，实现“技术—造价—流程”三位一体的智能协同管理，提升组织整体的管理效率与造价响应能力。

（四）优化结果分析与动态反馈机制

为了保证模型应用的长期稳定性与持续改进，需建立涵盖“建模—执行—反馈—再优化”的全过程闭环反馈机制 [5]。首先，系统应定期比对预测造价与实际支出偏差，采用残差分析法识别误差原因，对模型输入变量、权重参数及算法配置进行动态调整；其次，引入滚动预测机制，结合新采集数据每月或每季度更新模型训练集与测试集，增强模型对非典型事件（如供应链中断、极端天气、政策突变等）下的适应能力；再次，设置基于阈值的自动报警系统，当累计偏差率超过设定阈值（如 10% 、15% ）时，系统自动生成图形化预警报告，并推送至相关岗位责任人；此外，模型还应内置变异性分析（Variance Analysis）与关键指标影响路径识别模块，辅助管理者回溯判断成本偏移原因及其成因链条，便于及时干预与调整资源配置。例如在某商业综合体项目中，通过部署反馈机制系统，项目后期成本超支警报提前 30 天发出，辅助项目团队及时调整采购计划与施工顺序，避免了超出预算比例扩大及项目进度延误。最终，系统可作为企业知识沉淀平台，形成一套数据驱动的企业级造价管理智慧引擎，助力组织持续提升项目成本控制能力、决策精度和战略响应水平。

总结：

随着建筑工程项目日趋复杂和精细化，传统造价管理方式已难以满足高效、精准、动态控制的现实需求。大数据技术的引入，为工程造价的预测与决策带来了全新的思路与方法。通过建立基于多源数据驱动的预测模型与优化决策机制，不仅显著提升了成本控制的准确性和前瞻性，也实现了从经验决策向数据决策的根本转变。实践表明，融合BIM、ERP、物联网等多平台数据，借助机器学习与智能算法构建辅助系统，能够有效支撑项目全生命周期的成本管理。未来，应进一步加强模型通用性的研究，完善反馈机制与动态调整能力，推动工程造价管理迈向更高水平的数字化、智能化和系统化。

参考文献

[1] 赵文杰. 大数据技术在工程造价预测与成本分析中的应用[J].陶瓷 ，2025，（01）：213-215.

[2] 胡永波. 大数据驱动的工程造价预测模型构建与优化研究[J].新城建科技 ，2025，34（01）：180-182.

[3] 胡永波. 大数据驱动的工程造价预测模型构建与优化研究[J].新城建科技 ，2025，34（01）：180-182.

[4] 刘广川 . 大数据环境下建设工程造价控制方法研究 [D]. 西安建筑科技大学 ，2022.000402.

[5] 程方圆 . 基于大数据分析的工程造价智能预测模型方法分析[J]. 办公自动化 ，2024，29（21）：72-74.