摘要：随着建筑行业的发展，工程造价预测的准确性对于项目的成功实施至关重要。人工智能技术凭借其强大的数据处理和分析能力，为工程造价预测带来了新的契机。本文深入探讨人工智能在工程造价预测中的应用，分析其应用的具体方法与模型，并对应用效能进行评估，旨在为建筑行业利用人工智能提升工程造价预测水平提供理论与实践参考，推动行业的智能化发展。

关键词：人工智能；工程造价预测；应用；效能分析

引言：

工程造价预测是工程项目前期规划与决策的关键环节，准确的造价预测有助于合理安排资金、控制项目成本和保障项目顺利推进。人工智能技术，如机器学习、深度学习等，能够自动从大量数据中挖掘潜在规律，处理非线性关系，为提高工程造价预测的准确性和效率提供了有力支持。近年来，人工智能在工程造价领域的应用逐渐增多，研究其应用方式与效能具有重要的现实意义。

一、人工智能在工程造价预测中的应用优势

人工智能技术具有强大的数据处理和分析能力，能够处理海量、复杂的数据。以机器学习算法为例，它可以通过对大量历史项目数据的学习，自动提取数据中的特征和模式，从而建立预测模型。深度学习作为机器学习的一个分支，尤其适用于处理具有复杂结构的数据，如通过神经网络模型可以有效捕捉工程造价影响因素之间的非线性关系[1]。与传统方法相比，人工智能技术能够更全面、深入地挖掘数据信息，不受人为经验和主观判断的限制，从而提高预测的准确性和可靠性。

二、人工智能在工程造价预测中的应用方法与模型

（一）机器学习算法在工程造价预测中的应用

1.线性回归模型

线性回归是一种较为简单的机器学习算法，它假设工程造价与影响因素之间存在线性关系。通过对历史数据的拟合，确定各影响因素的系数，从而建立预测模型。例如，以项目建筑面积、层数等作为自变量，工程造价作为因变量，利用最小二乘法求解线性回归方程的系数。虽然线性回归模型简单易懂，但在实际应用中，工程造价与影响因素之间往往并非严格的线性关系，因此其预测精度可能受到一定限制。

2.决策树与随机森林算法

决策树算法通过对数据进行分层划分，构建树形结构的决策模型。在工程造价预测中，它可以根据不同的影响因素对项目进行分类，从而预测造价。随机森林则是基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树，并综合这些决策树的预测结果来提高预测的稳定性和准确性。随机森林能够有效处理数据中的噪声和缺失值，并且可以评估各个影响因素对工程造价的重要性[2]。在分析多个历史项目数据时，随机森林可以确定建筑面积、材料价格等因素对造价的影响程度，为造价预测提供更有针对性的信息。

3.支持向量机算法

支持向量机旨在寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。在工程造价预测中，它可以将不同造价水平的项目数据进行分类，从而实现对新数据的预测。支持向量机在处理小样本数据时具有较好的性能，并且能够有效处理数据的非线性问题。通过核函数的选择，可以将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中进行线性处理，从而提高预测的准确性。

（二）深度学习模型在工程造价预测中的应用

1.多层感知机（MLP）

多层感知机是一种简单的前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在工程造价预测中，输入层接收项目的各种影响因素数据，隐藏层对这些数据进行非线性变换，提取特征，最后通过输出层得到预测的工程造价。MLP 能够学习到复杂的非线性关系，但在训练过程中容易出现过拟合问题，需要合理调整网络结构和训练参数。

2.循环神经网络（RNN）及其变体

RNN 特别适用于处理具有时间序列特征的数据。在工程造价预测中，如果考虑到项目建设过程中的时间因素，如不同阶段的成本变化、材料价格随时间的波动等，RNN 可以有效捕捉这些时间序列信息。长短期记忆网络（LSTM）作为 RNN 的一种变体，解决了传统 RNN 在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地学习长期依赖关系。利用 LSTM 可以分析历史项目中不同时间节点的成本数据，结合当前项目的时间进度信息，预测未来的工程造价。

3.卷积神经网络（CNN）

CNN 最初主要应用于图像识别领域，但其卷积和池化操作也适用于处理具有空间结构的数据。在工程造价预测中，如果将项目的相关数据看作具有某种空间结构的信息，如不同区域的工程量分布等，CNN 可以通过卷积操作提取数据中的局部特征，通过池化操作减少数据维度，从而提高预测效率和准确性。

三、人工智能在工程造价预测中的效能分析

（一）准确性提升

通过应用人工智能技术，工程造价预测的准确性得到显著提高。与传统预测方法相比，人工智能模型能够处理更多的影响因素，挖掘数据中的复杂关系，从而更准确地预测工程造价。这有助于项目方在前期规划中更合理地安排资金，避免因造价预测不准确导致的资金短缺或浪费。

（二）效率提升

人工智能模型可以快速处理大量数据，实现自动化的造价预测。传统的人工预测方法需要耗费大量的时间和人力进行数据收集、整理和计算，而人工智能模型只需输入相关数据，即可迅速给出预测结果。在项目数量较多或时间紧迫的情况下，这种效率提升尤为明显。同时，人工智能模型还可以实时更新数据，根据最新的市场信息和项目进展情况，及时调整预测结果，提高预测的时效性。

（三）风险评估与控制

人工智能在工程造价预测中的应用还能够帮助项目方进行风险评估与控制。通过对大量历史项目数据的分析，模型可以识别出影响造价的关键因素和潜在风险点[3]。如果模型发现某类建筑结构在特定地区的造价波动较大，项目方可以提前关注相关风险，采取相应的措施进行防范，如优化设计、加强成本监控等。这有助于项目方更好地应对项目实施过程中的不确定性，降低造价超支的风险。

（四）存在的局限性

尽管人工智能在工程造价预测中具有诸多优势，但也存在一些局限性。首先，人工智能模型的性能高度依赖数据质量和数量。如果数据存在缺失值、错误值或数据量不足，可能会导致模型训练不准确，影响预测结果。其次，目前的人工智能模型可解释性较差，难以直观地理解模型的决策过程和依据，这在一定程度上限制了其在实际工程中的应用推广。最后，建筑行业的法规、政策以及市场环境等因素不断变化，模型需要及时更新以适应这些变化，否则预测准确性可能会受到影响。

四、结语

综上所述，人工智能技术在工程造价预测中具有广阔的应用前景，通过各种机器学习和深度学习算法与模型的应用，能够显著提升工程造价预测的准确性和效率，为项目的成本控制和风险防范提供有力支持。未来，需要进一步加强数据管理，提高数据质量，研究可解释性强的人工智能模型，并建立模型的动态更新机制，以更好地发挥人工智能在工程造价预测中的作用。同时，建筑行业从业者应积极学习和应用人工智能技术，推动工程造价管理向智能化、科学化方向发展，提高行业的整体竞争力。

参考文献：

[1]赵永刚，刘万珍，张震亚，等.Python人工智能模块在输电线路工程造价预测中的应用[J].中国电力企业管理，2024，（24）：50-51.

[2]赵永刚，刘万珍.基于Python人工智能模块的输变电工程造价预测研究[J].电站系统工程，2024，40（03）：73-75.

[3]巩雪峰.基于数据挖掘的公共建筑工程造价预测研究[J].建筑监督检测与造价，2023，16（Z1）：15-19.