公路工程造價管理中大數據技術應用研究

□文/羅瑾

【摘要】傳統公路工程造價管理存在數據滯后、預測精度低等問題，隨著技術發展，智能化手段成為提升效率的新方向。文章主要探討大數據技術在公路工程造價管理中的應用，分析數據采集與整合、預測模型、動態監控與調整、智能決策系統等技術，并展望了智能化發展方向，提出邊緣計算、區塊鏈及強化學習在數據傳輸、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的造價管理方案。

【關鍵詞】公路工程；造價管理；大數據技術

在公路工程傳統造價管理模式中，數據采集滯后、信息不對稱、預測精度低等問題始終存在，難以滿足復雜環境下的動態調整需求。隨著物聯網、云計算、大數據等技術的快速發展，應用智能化手段提升造價管理效率成為可能。基于此，有必要研究大數據技術在公路工程造價管理中的應用，探討如何通過智能化手段實現數據的自動采集、動態分析和精確調整，推動造價管理體系向智能化和自動化方向發展

大數據技術在公路工程造價管理中的應用

大數據采集與整合

在工程造價管理中，應用大數據技術可實現對工程數據的高效采集與整合。其關鍵技術包括物聯網、云計算、數據倉庫與數據湖架構。物聯網通過安裝在施工現場的傳感器、GPS(Global Positioning System,全球定位系統)、無人機等，實時采集材料消耗、機械設備狀態、工人工作時長等多維數據。這些數據通過5G(5th Generation Mobile Communication Technology,第五代移動通信技術)網絡傳輸到云端，實現大規模、低延遲的數據上傳與同步。隨后，數據倉庫技術將不同來源的結構化與非結構化數據分類存儲，利用提取、轉換、加載(Extract Transform Load， ETL)技術確保數據的清洗、去重與格式標準化。同時，數據湖技術用于存儲原始數據，以便未來開展數據挖掘與深度分析，允許多種數據格式共存，并提供高靈活性的查詢能力。數據整合過程中，采用分布式計算技術，如Hadoop(分布式數據基礎設施)和Spark(用于對分布式存儲的大數據進行處理的工具)，確保在海量數據處理時的計算效率與性能擴展性。區塊鏈技術的引入確保了數據的完整性與不可算改性，通過智能合約機制，實現數據共享與驗證的自動化，基于這些技術架構，公路工程造價管理能夠實現對全生命周期數據的收集與整合，構建統一的數字化平臺，確保各環節的數據實時互通與動態更新，為后續的數據分析、預測與決策支持奠定堅實基礎。

數據分析與預測模型

首先，基于海量歷史數據，利用數據挖掘技術對過往工程項目的造價數據進行分類與聚類分析，提取影響造價的關鍵變量，并采用主成分分析減少數據維度，提高數據處理效率。在此基礎上，建立基于回歸分析、支持向量機等傳統算法的造價估算模型，結合時間序列分析模型對項目周期內的成本變化進行預測。其次，應用集成機器學習技術，如隨機森林算法、XGBoost(Extreme Gradient Boosting.極限梯度提升)等，用于提升造價預測的精度與魯棒性，通過訓練模型從歷史項目中提取隱含的造價波動規律，構建自適應的預測模型。最后，神經網絡與深度學習技術的引入，尤其是長短期記憶網絡(Long Short-Term Memory，LSTM)，使得造價預測能夠更好地處理非線性和長時間跨度的數據，動態調整造價估算模型，以應對市場波動與施工變化。

大數據驅動的動態造價監控與調整

施工現場通過安裝激光掃描儀、無人機、BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)物理模型接口、GNSS(Global Navigation Satellite System,全球導航衛星系統)定位等設備，捕捉工程量、進度和資源使用數據，傳輸采用MQTT (Message Queuing Telemetry Transport，消息隊列遙測傳輸)協議與邊緣計算架構，減少延時并提升傳輸效率。云計算環境中，采用Kafka(一種分布式的、基于發布/訂閱模式的消息隊列系統)或Flink(一個開源的分布式流批一體化的計算平臺)實現數據流處理與自動化分發，基于數據分層架構將數據清洗、格式化，并存儲至Hadoop分布式文件系統(Hadoop Distributed File System，HDFS)進行分布式計算。智能監控模塊利用卷積神經網絡與長短期記憶網絡結合，處理海量時間序列數據，實時預測項目階段性成本變化。實時反饋算法通過動態加權調和平均法，結合加權貝葉斯網絡模型分析影響因子，自動調整預算。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)算法，識別異常開支與進度偏差。調整決策層依賴強化學習，使用Q-learning或深度Q網絡(Deep Q-Network，DN)優化動態決策，并通過區塊鏈智能合約觸發各節點間的資金撥付與合同調整。整個系統通過Apache Superset(開源的企業級數據可視化和商業智能工具)或Grafana(一款流行的開源數據可視化和監控工具)生成動態數據可視化界面，支持決策者根據實時反饋進行造價的最優動態調整，實現造價管理的智能閉環控制。

智能決策支持系統的構建

智能決策支持系統的核心構建基于大數據平臺與復雜算法架構。數據處理使用分布式存儲系統和Apache Hive(一款開源數據倉庫系統)實現數據索引與查詢優化。傳感器數據、BIM數據、成本數據等多源異構數據通過Kafka流式傳輸至大數據集群。數據清洗及預處理采用Python或Scala(Python和Scala都是編程語言)編寫的ETL管道，數據標準化后由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習與機器學習框架TensorFlow、PyTorch(TensorFlow和PyTorch都是深度學習領域中廣泛使用的開源機器學習框架)，用于訓練大規模造價預測模型。LSTM處理施工周期內的時序數據，捕捉非線性波動趨勢;而Transformer(基于自注意力機制的神經網絡架構)模型進一步提升對復雜時間依賴關系的捕捉能力，特別是在長周期項目造價預測中效果顯著。決策優化采用強化學習中的DQN，通過模擬不同預算與施工方案，選擇最優成本控制路徑。決策引擎基于圖數據庫(如Neo4j)存儲復雜的因果關系，結合貝葉斯推理網絡分析造價各因素間的依賴關系與概率分布，生成精準的決策路徑。智能合約通過區塊鏈節點(如Fabric或Solidity智能合約)自動執行預算調撥，確保各方數據同步與自動化結算。整體的系統架構如圖1所示。

大數據技術在公路工程造價管理中的發展方向

智能化技術的融合應用

未來，智能化技術在公路工程造價管理中的融合應用集中于更深層次的集成和更高層次的自動化。首先，云計算技術將朝著更加智能化的方向發展，邊緣計算的廣泛應用將大大減輕云端計算的壓力。而且，更多的計算將發生在邊緣節點，結合5G及未來的6G(第六代移動通信技術)網絡技術，數據傳輸的延遲將進一步減少，同時帶寬網速將提升，確保施工現場的實時數據能夠以毫秒級的響應速度上傳并處理。物聯網設備的精度將大幅提高，覆蓋面也將持續擴大，智能傳感器將通過下一代的LoRa(種基于擴頻技術的遠距離無線通信技術)和NB-IoT(基于蜂窩的窄帶物聯網)技術實現更精細的數據采集，并能夠自動校準和維護，減少數據丟失，降低人為干預的可能性。人工智能方面，未來的深度學習算法將從現有的監督學習向自監督學習、自適應學習發展，人工智能模型將能夠在數據不足或未標注的情況下自動學習和推斷。通過更先進的強化學習算法，如分層強化學習或多智能體強化學習，系統將能夠同時處理多個造價優化方案，并在復雜、多變的施工環境中自主選擇最優路徑。

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融合，實現從數據感知、智能分析到主動干預的全過程閉環管控。具體來看，其構建基于以下3個關鍵支撐:第一，自適應感知與動態同步機制。在施工現場部署高精度物聯網終端(如激光測距儀、應變傳感器、環境監測模塊等)，構建多維度數據感知網絡。設備具備狀態識別、自我校驗與遠程固件升級能力，并通過邊緣計算模塊實現本地預處理，提升數據傳輸效率與異常數據容錯能力。數據上傳采用異步隊列機制與壓縮編碼方式，確保帶寬利用率最大化。第二，智能中樞與預測調控引擎。系統后端集成多算法協同的分析引擎，基于圖神經網絡(Graph Neural Network，GNN)和時間序列模型，構建造價演變的多變量耦合預測框架。在模型訓練階段，通過遷移學習提升對低數據工況項目的泛化能力；在預測階段，通過貝葉斯優化動態調整權重參數，實現精細化造價趨勢刻畫。第三，自動控制與閉環執行機制。結合業務流程自動化(Business Process Automation，BPA)平臺，系統可根據實時數據與預測結果觸發預算調撥、合同修訂或進度優化等指令，形成自動響應鏈條。

結語

綜上所述，基于大數據技術的公路工程造價管理智能化解決方案，覆蓋了從數據采集到決策支持的全流程。利用物聯網技術實現實時數據采集，結合大數據與人工智能技術進行多維度數據分析與預測模型優化，可有效提升造價預測精度與響應速度。同時，動態監控與自動調整機制能夠及時應對施工中的造價波動，確保項目造價控制在合理范圍內。未來，隨著邊緣計算、智能合約與自監督學習技術的進一步發展，公路工程造價管理將實現更高水平的自動化與智能化，為工程管理提供更好的技術支持。

(作者單位:青海省交通規劃設計研究院有限公司)

參考文獻:

[1]王海峰,大數據時代BIM技術在工程造價管理中的應用分析[J].智能建筑與工程機械，2023(05):83-85.