摘要：针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC、FIS、粗糙集等理论方法,建立高速铁路运营客流量和收入多维时空基础历史数据库,构建基于BIM、PYTHON的客流量和收入非线性多维智能预测系统,实现对高速铁路运营客流量和收入的准确预测和多维展现。筛选出高速铁路运营客流量和收入相关复杂性影响因素;构建高速铁路运营客流量和收入历史数据多维时空数据支持系统;构建BPNN、改进FC、FIS运营客流量和收入预测模型,提高方法拟合性和预测准确性、有效性;设计并创建基于BIM、PYTHON的高速铁路运营客流量和收入多维智能展现系统,为提升高速铁路投资决策可靠性、可视化、智能化提供了技术和方法支持。

摘要：针对现行高速铁路定额预测存在的固定性、滞后性和预测方法的二维、线性等问题,在分析设计概算和影响因素之间的非线性、不确定性等演变趋势和机理基础上,以已完工程项目的历史数据为基础,构建类似已完工程设计概算历史数据库。为提高智能预测的精确度,采用余弦相似度方法在数据库中筛选相似案例,对拟建高速铁路项目进行类似度分类,采用非线性反向传播神经网络、模糊C均值聚类、模糊推理等方法集成优化组合,构建高速铁路拟建工程设计概算智能预测模型和BIM三维可视化模型。研究结果表明,建立设计概算非线性集成方法预测模型,实现不同量级数据下预测方法的优势互补,保证预测精度;通过BIM技术建立的三维可视化模型,有效提升设计概算预测的智能化水平与可视化效果。

摘要：研究目的:高铁智能建造技术不断创新与发展,然而现行的线性造价估算方法逐渐出现与之不匹配、不适应等问题。本文运用非线性复杂系统预测等方法,建立高铁智能建造造价非线性估算系统,主要以高铁智能建造造价为研究对象,通过挖掘其影响因素及其作用关系,建立高铁智能建造造价估算SD模型,为高铁智能建造造价控制优化提供决策支持。研究结论:(1)分析验证了高铁智能建造实际造价随机性演变规律及趋势;(2)构建了高铁智能建造造价影响因素结构方程模型,确定了具有普适性的初步设计概算影响因素;(3)改革现行初步设计概算编制办法,屏蔽了现行概预算定额滞后性劣势,构建了以近端历史数据为依据的高铁智能建造基础数据库;(4)构建了高铁智能建造造价估算SD模型;(5)本文模型可为高铁智能建造造价管理提供决策支持。

摘要：高速铁路相较于普速铁路具有设计标准更高、技术要求更严、成本投资额更大的特点,其选线方案是否合理关系线路投资、运输效益和地区经济发展等。为克服传统选线方案决策模型计算过程烦琐、难以将定性与定量指标综合决策,提出将扎根理论、粗糙集算法与神经网络模型相结合,用于高速铁路选线方案的决策中。通过文献及典型案例分析,深度访谈获取基础数据,采用扎根理论研究方法提炼出87个初始概念、54个初始范畴和4个主范畴,明确社会效益、施工条件及环境影响、经济合理性、技术可行性4类高速铁路选线方案影响因素;将粗糙集智能算法用于因素筛选,剔除冗余因素,简化知识表达的空间维数,保留核心指标;进一步提出基于BP神经网络的高速铁路选线方案决策方法,可有效反映诸多决策指标与方案间的非线性耦合关系,提升决策效率。

摘要：研究目的:现行线性、滞后的定额测算运维成本模式并不能适应运维成本非线性、耦合的时序演变特点和规律。以大道梁隧道为实例验证运维成本估算与控制模型,以期提高维护成本测算的准确性和维修及时性,使得隧道工程结构设施能及时得到维护保养,从而有效降低运维事故发生率,保证实现和延长结构设计寿命和时限。在预测基础上,对运维成本动态发展进行优化控制,并辅以BIM技术可视化控制,从而达到降低并合理控制成本进而提高利润的目的。研究结论:(1)本文运用PSO聚类、BPNN方法预测,结果表明,项目实际值与预测值的误差满足精度要求;(2)结合PDCA方法动态优化控制运维成本,通过实例运行一年半以来效果分析,总维护成本超支0.87%,验证了隧道运维成本控制模型的准确性和有效性;(3)结合BIM技术,建立运维成本辅助控制系统,帮助管理人员三维可视地管控运维成本。

摘要：前期可行性研究投资估算和设计阶段概预算不准确是目前铁路工程“三超”的主要原因之一,在这两个阶段中,许多不确定因素影响着项目造价,并且这些影响因素与造价之间呈高度非线性关系,传统的投资估算和设计概预算方法难以对新建铁路项目造价进行准确计算。本文依据全生命周期造价WLC理论进行拟建项目造价测算和投资、设计方案优化,根据显著性成本CS理论提出显著性成本项目CSIs测算方法简化投资预测程序,并依据BP神经网络在大量已完工程资料中“提取”类似CSIs和显著性因子csf,从非线性角度实现了对项目投资的准确预测,并进行算例分析,从算例可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,满足投资预测要求。

摘要：研究目的:隧道工程设计方案受其地形条件、地质构造、水文特征、气象条件、围岩类别等多因素影响,具有典型的开放性、复杂性、自组织、自相似、非平衡性等复杂系统特点和演化规律。根据以上特点,本文主要运用FMEA、RCM、BP神经网络、BIM等技术,对隧道工程设计方案进行智能比选与动态优化,为隧道工程设计方案优化提供重要参考。研究结论:(1)方案设计前,搜集大量已完类似工程项目的设计方案资料,构建了隧道工程设计方案历史数据库;(2)结合拟建工程特征,运用PSO聚类分析方法,从设计方案历史数据库中筛选出相似度较高的备选方案;(3)综合考虑工程各参与方需求,运用FMEA、RCM技术对各备选方案设计指标进行系统分析与优化,并运用BPNN模型预测各备选设计方案的全寿命周期造价,以全寿命周期造价最低为原则,优选设计方案;(4)运用BIM、ILS技术对优选设计方案进行深度优化;(5)本研究成果可为高速公路隧道、桥梁等工程设计方案优化提供参考。

摘要：建设项目的投资估算，是工程建设项目可行性研究阶段的主要内容之一。投资估算的准确与否直接影响到项目的投资决策、基建规模、工程设计方案、投资经济效果、并直接影响到工程建设能否顺利进行。简便、快速和准确地进行建设项目的投资估算，对于工程建设项目的投资管理与控制，具有十分重要的意义。

摘要：针对北京地铁6号线重点工程甜水园站土建工程,融合国内外先进的虚拟现实技术和非线性预测技术、全面动态优化管理等,应用于地铁车站土建施工工期和成本管理中,建立科学先进的地铁工程建设虚拟集成动态优化控制技术系统。对实现工程管理从线性、二维、"看不见的管理"到非线性、三维、"看得见的管理"的理论和实践的提升,具有重要的理论研究和实际应用价值。

摘要：在总结地铁机电系统工程施工特点的基础上,针对津滨地铁中山门西段机电安装工程的实际,将复杂系统理论挣值理论(EVM)、显著性成本理论(CS)、BP神经网络(BPNN)、灰色预测,虚拟现实技术和动态优化管理技术运用到施工管理的过程中,开发和利用相应的虚拟动态优化管理系统,进行工程的虚拟可视化的管理。首先在施工之前,建立各工种、各专业接口、协同、立体交叉作业的虚拟静态优化管理系统;其次,在施工过程中建立动态的优化管理系统,以重点控制施工项目进行EVM分析和PDCA循环控制,分析存在的问题,建立控制措施数据资料库,方便进行施工管理和做出决策,从而实现管理的科学化、信息化。