公路工程造價管理中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用研究

□文/羅瑾

【摘要】傳統(tǒng)公路工程造價管理存在數(shù)據(jù)滯后、預(yù)測精度低等問題，隨著技術(shù)發(fā)展，智能化手段成為提升效率的新方向。文章主要探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在公路工程造價管理中的應(yīng)用，分析數(shù)據(jù)采集與整合、預(yù)測模型、動態(tài)監(jiān)控與調(diào)整、智能決策系統(tǒng)等技術(shù)，并展望了智能化發(fā)展方向，提出邊緣計算、區(qū)塊鏈及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)傳輸、透明度和決策效率方面的潛力，旨在為公路工程提供高效精準(zhǔn)的造價管理方案。

【關(guān)鍵詞】公路工程；造價管理；大數(shù)據(jù)技術(shù)

在公路工程傳統(tǒng)造價管理模式中，數(shù)據(jù)采集滯后、信息不對稱、預(yù)測精度低等問題始終存在，難以滿足復(fù)雜環(huán)境下的動態(tài)調(diào)整需求。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，應(yīng)用智能化手段提升造價管理效率成為可能?；诖耍斜匾芯看髷?shù)據(jù)技術(shù)在公路工程造價管理中的應(yīng)用，探討如何通過智能化手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集、動態(tài)分析和精確調(diào)整，推動造價管理體系向智能化和自動化方向發(fā)展

大數(shù)據(jù)技術(shù)在公路工程造價管理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)采集與整合

在工程造價管理中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對工程數(shù)據(jù)的高效采集與整合。其關(guān)鍵技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng)、云計算、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖架構(gòu)。物聯(lián)網(wǎng)通過安裝在施工現(xiàn)場的傳感器、GPS(Global Positioning System,全球定位系統(tǒng))、無人機(jī)等，實(shí)時采集材料消耗、機(jī)械設(shè)備狀態(tài)、工人工作時長等多維數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過5G(5th Generation Mobile Communication Technology,第五代移動通信技術(shù))網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫?，?shí)現(xiàn)大規(guī)模、低延遲的數(shù)據(jù)上傳與同步。隨后，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)將不同來源的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類存儲，利用提取、轉(zhuǎn)換、加載(Extract Transform Load， ETL)技術(shù)確保數(shù)據(jù)的清洗、去重與格式標(biāo)準(zhǔn)化。同時，數(shù)據(jù)湖技術(shù)用于存儲原始數(shù)據(jù)，以便未來開展數(shù)據(jù)挖掘與深度分析，允許多種數(shù)據(jù)格式共存，并提供高靈活性的查詢能力。數(shù)據(jù)整合過程中，采用分布式計算技術(shù)，如Hadoop(分布式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施)和Spark(用于對分布式存儲的大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的工具)，確保在海量數(shù)據(jù)處理時的計算效率與性能擴(kuò)展性。區(qū)塊鏈技術(shù)的引入確保了數(shù)據(jù)的完整性與不可算改性，通過智能合約機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與驗(yàn)證的自動化，基于這些技術(shù)架構(gòu)，公路工程造價管理能夠?qū)崿F(xiàn)對全生命周期數(shù)據(jù)的收集與整合，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字化平臺，確保各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)實(shí)時互通與動態(tài)更新，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測與決策支持奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型

首先，基于海量歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對過往工程項(xiàng)目的造價數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與聚類分析，提取影響造價的關(guān)鍵變量，并采用主成分分析減少數(shù)據(jù)維度，提高數(shù)據(jù)處理效率。在此基礎(chǔ)上，建立基于回歸分析、支持向量機(jī)等傳統(tǒng)算法的造價估算模型，結(jié)合時間序列分析模型對項(xiàng)目周期內(nèi)的成本變化進(jìn)行預(yù)測。其次，應(yīng)用集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如隨機(jī)森林算法、XGBoost(Extreme Gradient Boosting.極限梯度提升)等，用于提升造價預(yù)測的精度與魯棒性，通過訓(xùn)練模型從歷史項(xiàng)目中提取隱含的造價波動規(guī)律，構(gòu)建自適應(yīng)的預(yù)測模型。最后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，尤其是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory，LSTM)，使得造價預(yù)測能夠更好地處理非線性和長時間跨度的數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整造價估算模型，以應(yīng)對市場波動與施工變化。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)造價監(jiān)控與調(diào)整

施工現(xiàn)場通過安裝激光掃描儀、無人機(jī)、BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)物理模型接口、GNSS(Global Navigation Satellite System,全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))定位等設(shè)備，捕捉工程量、進(jìn)度和資源使用數(shù)據(jù)，傳輸采用MQTT (Message Queuing Telemetry Transport，消息隊列遙測傳輸)協(xié)議與邊緣計算架構(gòu)，減少延時并提升傳輸效率。云計算環(huán)境中，采用Kafka(一種分布式的、基于發(fā)布/訂閱模式的消息隊列系統(tǒng))或Flink(一個開源的分布式流批一體化的計算平臺)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流處理與自動化分發(fā)，基于數(shù)據(jù)分層架構(gòu)將數(shù)據(jù)清洗、格式化，并存儲至Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System，HDFS)進(jìn)行分布式計算。智能監(jiān)控模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，處理海量時間序列數(shù)據(jù)，實(shí)時預(yù)測項(xiàng)目階段性成本變化。實(shí)時反饋算法通過動態(tài)加權(quán)調(diào)和平均法，結(jié)合加權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型分析影響因子，自動調(diào)整預(yù)算。異常檢測模塊使用1solation Fores(孤立森林)或One-Class SVM(單類支持向量機(jī))算法，識別異常開支與進(jìn)度偏差。調(diào)整決策層依賴強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使用Q-learning或深度Q網(wǎng)絡(luò)(Deep Q-Network，DN)優(yōu)化動態(tài)決策，并通過區(qū)塊鏈智能合約觸發(fā)各節(jié)點(diǎn)間的資金撥付與合同調(diào)整。整個系統(tǒng)通過Apache Superset(開源的企業(yè)級數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能工具)或Grafana(一款流行的開源數(shù)據(jù)可視化和監(jiān)控工具)生成動態(tài)數(shù)據(jù)可視化界面，支持決策者根據(jù)實(shí)時反饋進(jìn)行造價的最優(yōu)動態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)造價管理的智能閉環(huán)控制。

智能決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建

智能決策支持系統(tǒng)的核心構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)平臺與復(fù)雜算法架構(gòu)。數(shù)據(jù)處理使用分布式存儲系統(tǒng)和Apache Hive(一款開源數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng))實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)索引與查詢優(yōu)化。傳感器數(shù)據(jù)、BIM數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通過Kafka流式傳輸至大數(shù)據(jù)集群。數(shù)據(jù)清洗及預(yù)處理采用Python或Scala(Python和Scala都是編程語言)編寫的ETL管道，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后由Parquet(列式存儲格式)格式存儲，以提升查詢效率。決策支持核心模塊集成深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow、PyTorch(TensorFlow和PyTorch都是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架)，用于訓(xùn)練大規(guī)模造價預(yù)測模型。LSTM處理施工周期內(nèi)的時序數(shù)據(jù)，捕捉非線性波動趨勢;而Transformer(基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu))模型進(jìn)一步提升對復(fù)雜時間依賴關(guān)系的捕捉能力，特別是在長周期項(xiàng)目造價預(yù)測中效果顯著。決策優(yōu)化采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的DQN，通過模擬不同預(yù)算與施工方案，選擇最優(yōu)成本控制路徑。決策引擎基于圖數(shù)據(jù)庫(如Neo4j)存儲復(fù)雜的因果關(guān)系，結(jié)合貝葉斯推理網(wǎng)絡(luò)分析造價各因素間的依賴關(guān)系與概率分布，生成精準(zhǔn)的決策路徑。智能合約通過區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)(如Fabric或Solidity智能合約)自動執(zhí)行預(yù)算調(diào)撥，確保各方數(shù)據(jù)同步與自動化結(jié)算。整體的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在公路工程造價管理中的發(fā)展方向

智能化技術(shù)的融合應(yīng)用

未來，智能化技術(shù)在公路工程造價管理中的融合應(yīng)用集中于更深層次的集成和更高層次的自動化。首先，云計算技術(shù)將朝著更加智能化的方向發(fā)展，邊緣計算的廣泛應(yīng)用將大大減輕云端計算的壓力。而且，更多的計算將發(fā)生在邊緣節(jié)點(diǎn)，結(jié)合5G及未來的6G(第六代移動通信技術(shù))網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t將進(jìn)一步減少，同時帶寬網(wǎng)速將提升，確保施工現(xiàn)場的實(shí)時數(shù)據(jù)能夠以毫秒級的響應(yīng)速度上傳并處理。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的精度將大幅提高，覆蓋面也將持續(xù)擴(kuò)大，智能傳感器將通過下一代的LoRa(種基于擴(kuò)頻技術(shù)的遠(yuǎn)距離無線通信技術(shù))和NB-IoT(基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng))技術(shù)實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的數(shù)據(jù)采集，并能夠自動校準(zhǔn)和維護(hù)，減少數(shù)據(jù)丟失，降低人為干預(yù)的可能性。人工智能方面，未來的深度學(xué)習(xí)算法將從現(xiàn)有的監(jiān)督學(xué)習(xí)向自監(jiān)督學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)發(fā)展，人工智能模型將能夠在數(shù)據(jù)不足或未標(biāo)注的情況下自動學(xué)習(xí)和推斷。通過更先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)或多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)將能夠同時處理多個造價優(yōu)化方案，并在復(fù)雜、多變的施工環(huán)境中自主選擇最優(yōu)路徑。

智能化，自動化的造價管理體系

該體系的核心在于通過技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)感知、智能分析到主動干預(yù)的全過程閉環(huán)管控。具體來看，其構(gòu)建基于以下3個關(guān)鍵支撐:第一，自適應(yīng)感知與動態(tài)同步機(jī)制。在施工現(xiàn)場部署高精度物聯(lián)網(wǎng)終端(如激光測距儀、應(yīng)變傳感器、環(huán)境監(jiān)測模塊等)，構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡(luò)。設(shè)備具備狀態(tài)識別、自我校驗(yàn)與遠(yuǎn)程固件升級能力，并通過邊緣計算模塊實(shí)現(xiàn)本地預(yù)處理，提升數(shù)據(jù)傳輸效率與異常數(shù)據(jù)容錯能力。數(shù)據(jù)上傳采用異步隊列機(jī)制與壓縮編碼方式，確保帶寬利用率最大化。第二，智能中樞與預(yù)測調(diào)控引擎。系統(tǒng)后端集成多算法協(xié)同的分析引擎，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph Neural Network，GNN)和時間序列模型，構(gòu)建造價演變的多變量耦合預(yù)測框架。在模型訓(xùn)練階段，通過遷移學(xué)習(xí)提升對低數(shù)據(jù)工況項(xiàng)目的泛化能力；在預(yù)測階段，通過貝葉斯優(yōu)化動態(tài)調(diào)整權(quán)重參數(shù)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化造價趨勢刻畫。第三，自動控制與閉環(huán)執(zhí)行機(jī)制。結(jié)合業(yè)務(wù)流程自動化(Business Process Automation，BPA)平臺，系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果觸發(fā)預(yù)算調(diào)撥、合同修訂或進(jìn)度優(yōu)化等指令，形成自動響應(yīng)鏈條。

結(jié)語

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的公路工程造價管理智能化解決方案，覆蓋了從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策支持的全流程。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)采集，結(jié)合大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型優(yōu)化，可有效提升造價預(yù)測精度與響應(yīng)速度。同時，動態(tài)監(jiān)控與自動調(diào)整機(jī)制能夠及時應(yīng)對施工中的造價波動，確保項(xiàng)目造價控制在合理范圍內(nèi)。未來，隨著邊緣計算、智能合約與自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，公路工程造價管理將實(shí)現(xiàn)更高水平的自動化與智能化，為工程管理提供更好的技術(shù)支持。

(作者單位:青海省交通規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司)

參考文獻(xiàn):

[1]王海峰,大數(shù)據(jù)時代BIM技術(shù)在工程造價管理中的應(yīng)用分析[J].智能建筑與工程機(jī)械，2023(05):83-85.