(文/姜科)在城市化進程加速與基礎設施投資規模持續擴大的背景下，建筑工程造價管理正面臨前所未有的挑戰。國家統計局數據顯示，2023年全國建筑業總產值突破31萬億元，同比增長5.8%。然而，中國建筑業協會2023年數據顯示，61%的項目實際成本超預算，成本管控難題亟待破解。而深入剖析這一困境，建筑工程造價估算的復雜性是關鍵癥結所在。其源于項目本身多變量、非線性的特征，一個典型項目涉及材料、人工、機械、管理費等十余類成本要素，且受地域政策、市場供需、氣候條件等外部因素影響顯著。傳統估算方法主要依賴歷史數據回歸分析與專家經驗修正，存在數據時效性不足、變量關聯性缺失、異常場景適應性差等問題，從而導致估算結果與實際成本產生偏差。在此背景下，眾多行業專家積極投身技術創新，為推動行業智能化轉型提供了突破性解決方案，一系列創新成果如雨后春筍般涌現。包括：基于MLP神經網絡模型的建筑工程造價估算系統V1.0(謝喜枚)、基于BP網絡的建筑工程成本預測系統(程述)、基于動態模糊神經網絡建筑工程成本控制模型(唐俊)……其中，又以謝喜枚的技術最具代表性。
MLP(多層感知機)神經網絡作為一種前饋人工神經網絡，通過輸入層、隱藏層與輸出層的非線性映射，可自動學習海量數據中的復雜模式。謝喜枚研發的“基于MLP神經網絡模型的建筑工程造價估算系統V1.0”，創新性地將這一技術應用于造價管理領域，構建了“數據-算法-場景”三位一體的智能估算框架。該系統通過多源異構數據融合破解“信息孤島”難題，集成項目設計參數、市場行情、歷史案例及外部風險因子，經數據清洗與特征工程提取關鍵變量，形成覆蓋項目全生命周期的動態成本圖譜，為工程項目成本的精準估算奠定了堅實的數據基礎。在估算精度提升上，該系統同樣表現卓越。相較于傳統方法，其估算精度有顯著提高，能夠更準確地反映項目實際成本，為造價管理提供可靠依據，有效減少成本偏差帶來的風險，進而提升項目整體經濟效益與管理水平。
該系統的有效性已在多個標桿項目中得到驗證。以重慶西宇建筑工程有限公司承建的某智慧產業園項目為例，該項目涵蓋多棟單體建筑與配套基礎設施，總投資超10億元，成本管控難度極高。傳統估算方法給出的總造價為11.8億元，而MLP系統通過分析項目地理位置、設計特色及市場環境，輸出估算值為10.8億元，最終實際成本為10.9億元，偏差率不足1%，較行業平均水平提升數倍。重慶西宇建筑工程有限公司負責人表示：“該系統不僅提高了估算精度，更重塑了我們的決策邏輯，過去依賴‘拍腦袋’調整方案，現在可以基于系統提供的成本-進度-質量多目標優化建議，實現資源的最優配置。”
“工程造價的終極目標不是控制成本，而是通過精準決策實現資源的高效配置?！敝x喜枚總結道，“當技術能預判每一個變量的影響，我們就能從‘被動應對風險’轉向‘主動創造價值’?！痹谥悄芑顺毕砣虻慕裉?，謝喜枚的技術實踐不僅為中國工程造價行業樹立了轉型標桿，更向世界展示了中國工程師在數字建造領域的創新實力，為建筑業的高質量發展注入了新的動能。
