公路工程造价管理中大数据技术应用研究

□文/罗瑾

【摘要】传统公路工程造价管理存在数据滞后、预测精度低等问题，随着技术发展，智能化手段成为提升效率的新方向。文章主要探讨大数据技术在公路工程造价管理中的应用，分析数据采集与整合、预测模型、动态监控与调整、智能决策系统等技术，并展望了智能化发展方向，提出边缘计算、区块链及强化学习在数据传输、透明度和决策效率方面的潜力，旨在为公路工程提供高效精准的造价管理方案。

【关键词】公路工程；造价管理；大数据技术

在公路工程传统造价管理模式中，数据采集滞后、信息不对称、预测精度低等问题始终存在，难以满足复杂环境下的动态调整需求。随着物联网、云计算、大数据等技术的快速发展，应用智能化手段提升造价管理效率成为可能。基于此，有必要研究大数据技术在公路工程造价管理中的应用，探讨如何通过智能化手段实现数据的自动采集、动态分析和精确调整，推动造价管理体系向智能化和自动化方向发展

大数据技术在公路工程造价管理中的应用

大数据采集与整合

在工程造价管理中，应用大数据技术可实现对工程数据的高效采集与整合。其关键技术包括物联网、云计算、数据仓库与数据湖架构。物联网通过安装在施工现场的传感器、GPS(Global Positioning System,全球定位系统)、无人机等，实时采集材料消耗、机械设备状态、工人工作时长等多维数据。这些数据通过5G(5th Generation Mobile Communication Technology,第五代移动通信技术)网络传输到云端，实现大规模、低延迟的数据上传与同步。随后，数据仓库技术将不同来源的结构化与非结构化数据分类存储，利用提取、转换、加载(Extract Transform Load， ETL)技术确保数据的清洗、去重与格式标准化。同时，数据湖技术用于存储原始数据，以便未来开展数据挖掘与深度分析，允许多种数据格式共存，并提供高灵活性的查询能力。数据整合过程中，采用分布式计算技术，如Hadoop(分布式数据基础设施)和Spark(用于对分布式存储的大数据进行处理的工具)，确保在海量数据处理时的计算效率与性能扩展性。区块链技术的引入确保了数据的完整性与不可算改性，通过智能合约机制，实现数据共享与验证的自动化，基于这些技术架构，公路工程造价管理能够实现对全生命周期数据的收集与整合，构建统一的数字化平台，确保各环节的数据实时互通与动态更新，为后续的数据分析、预测与决策支持奠定坚实基础。

数据分析与预测模型

首先，基于海量历史数据，利用数据挖掘技术对过往工程项目的造价数据进行分类与聚类分析，提取影响造价的关键变量，并采用主成分分析减少数据维度，提高数据处理效率。在此基础上，建立基于回归分析、支持向量机等传统算法的造价估算模型，结合时间序列分析模型对项目周期内的成本变化进行预测。其次，应用集成机器学习技术，如随机森林算法、XGBoost(Extreme Gradient Boosting.极限梯度提升)等，用于提升造价预测的精度与鲁棒性，通过训练模型从历史项目中提取隐含的造价波动规律，构建自适应的预测模型。最后，神经网络与深度学习技术的引入，尤其是长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)，使得造价预测能够更好地处理非线性和长时间跨度的数据，动态调整造价估算模型，以应对市场波动与施工变化。

大数据驱动的动态造价监控与调整

施工现场通过安装激光扫描仪、无人机、BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)物理模型接口、GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)定位等设备，捕捉工程量、进度和资源使用数据，传输采用MQTT (Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议与边缘计算架构，减少延时并提升传输效率。云计算环境中，采用Kafka(一种分布式的、基于发布/订阅模式的消息队列系统)或Flink(一个开源的分布式流批一体化的计算平台)实现数据流处理与自动化分发，基于数据分层架构将数据清洗、格式化，并存储至Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System，HDFS)进行分布式计算。智能监控模块利用卷积神经网络与长短期记忆网络结合，处理海量时间序列数据，实时预测项目阶段性成本变化。实时反馈算法通过动态加权调和平均法，结合加权贝叶斯网络模型分析影响因子，自动调整预算。异常检测模块使用1solation Fores(孤立森林)或One-Class SVM(单类支持向量机)算法，识别异常开支与进度偏差。调整决策层依赖强化学习，使用Q-learning或深度Q网络(Deep Q-Network，DN)优化动态决策，并通过区块链智能合约触发各节点间的资金拨付与合同调整。整个系统通过Apache Superset(开源的企业级数据可视化和商业智能工具)或Grafana(一款流行的开源数据可视化和监控工具)生成动态数据可视化界面，支持决策者根据实时反馈进行造价的最优动态调整，实现造价管理的智能闭环控制。

智能决策支持系统的构建

智能决策支持系统的核心构建基于大数据平台与复杂算法架构。数据处理使用分布式存储系统和Apache Hive(一款开源数据仓库系统)实现数据索引与查询优化。传感器数据、BIM数据、成本数据等多源异构数据通过Kafka流式传输至大数据集群。数据清洗及预处理采用Python或Scala(Python和Scala都是编程语言)编写的ETL管道，数据标准化后由Parquet(列式存储格式)格式存储，以提升查询效率。决策支持核心模块集成深度学习与机器学习框架TensorFlow、PyTorch(TensorFlow和PyTorch都是深度学习领域中广泛使用的开源机器学习框架)，用于训练大规模造价预测模型。LSTM处理施工周期内的时序数据，捕捉非线性波动趋势;而Transformer(基于自注意力机制的神经网络架构)模型进一步提升对复杂时间依赖关系的捕捉能力，特别是在长周期项目造价预测中效果显著。决策优化采用强化学习中的DQN，通过模拟不同预算与施工方案，选择最优成本控制路径。决策引擎基于图数据库(如Neo4j)存储复杂的因果关系，结合贝叶斯推理网络分析造价各因素间的依赖关系与概率分布，生成精准的决策路径。智能合约通过区块链节点(如Fabric或Solidity智能合约)自动执行预算调拨，确保各方数据同步与自动化结算。整体的系统架构如图1所示。

大数据技术在公路工程造价管理中的发展方向

智能化技术的融合应用

未来，智能化技术在公路工程造价管理中的融合应用集中于更深层次的集成和更高层次的自动化。首先，云计算技术将朝着更加智能化的方向发展，边缘计算的广泛应用将大大减轻云端计算的压力。而且，更多的计算将发生在边缘节点，结合5G及未来的6G(第六代移动通信技术)网络技术，数据传输的延迟将进一步减少，同时带宽网速将提升，确保施工现场的实时数据能够以毫秒级的响应速度上传并处理。物联网设备的精度将大幅提高，覆盖面也将持续扩大，智能传感器将通过下一代的LoRa(种基于扩频技术的远距离无线通信技术)和NB-IoT(基于蜂窝的窄带物联网)技术实现更精细的数据采集，并能够自动校准和维护，减少数据丢失，降低人为干预的可能性。人工智能方面，未来的深度学习算法将从现有的监督学习向自监督学习、自适应学习发展，人工智能模型将能够在数据不足或未标注的情况下自动学习和推断。通过更先进的强化学习算法，如分层强化学习或多智能体强化学习，系统将能够同时处理多个造价优化方案，并在复杂、多变的施工环境中自主选择最优路径。

智能化，自动化的造价管理体系

该体系的核心在于通过技术融合，实现从数据感知、智能分析到主动干预的全过程闭环管控。具体来看，其构建基于以下3个关键支撑:第一，自适应感知与动态同步机制。在施工现场部署高精度物联网终端(如激光测距仪、应变传感器、环境监测模块等)，构建多维度数据感知网络。设备具备状态识别、自我校验与远程固件升级能力，并通过边缘计算模块实现本地预处理，提升数据传输效率与异常数据容错能力。数据上传采用异步队列机制与压缩编码方式，确保带宽利用率最大化。第二，智能中枢与预测调控引擎。系统后端集成多算法协同的分析引擎，基于图神经网络(Graph Neural Network，GNN)和时间序列模型，构建造价演变的多变量耦合预测框架。在模型训练阶段，通过迁移学习提升对低数据工况项目的泛化能力；在预测阶段，通过贝叶斯优化动态调整权重参数，实现精细化造价趋势刻画。第三，自动控制与闭环执行机制。结合业务流程自动化(Business Process Automation，BPA)平台，系统可根据实时数据与预测结果触发预算调拨、合同修订或进度优化等指令，形成自动响应链条。

结语

综上所述，基于大数据技术的公路工程造价管理智能化解决方案，覆盖了从数据采集到决策支持的全流程。利用物联网技术实现实时数据采集，结合大数据与人工智能技术进行多维度数据分析与预测模型优化，可有效提升造价预测精度与响应速度。同时，动态监控与自动调整机制能够及时应对施工中的造价波动，确保项目造价控制在合理范围内。未来，随着边缘计算、智能合约与自监督学习技术的进一步发展，公路工程造价管理将实现更高水平的自动化与智能化，为工程管理提供更好的技术支持。

(作者单位:青海省交通规划设计研究院有限公司)

参考文献:

[1]王海峰,大数据时代BIM技术在工程造价管理中的应用分析[J].智能建筑与工程机械，2023(05):83-85.