基于非线性系统理论的政府建设项目全生命周期投资控制研究
基于非线性系统理论的政府建设项目全生命周期投资控制研究作者:王新征 著 开 本:16开 书号ISBN:9787122349705 定价:68.0 出版时间:2018-02-01 出版社:化学工业出版社 |
基于非线性系统理论的政府建设项目全生命周期投资控制研究 本书特色
本书是工程项目管理和工程造价控制的交叉性前沿问题研究,涉及宏观经济管理和微观项目投资控制,既有理论探讨又有实践方法研究。本书针对我国普遍存在的现实问题展开,在大量借鉴发达国家经验的基础上,结合我国的具体情况和发展动态,从政府投资建设项目全面投资确定理论和方法、全面投资控制理论和方法、全面投资管理理论和方法三个方面展开了深入研究,建立了适合我国国情的、符合国际惯例的政府投资建设项目全面投资控制模式。建设项目管理者、高校教师、造价工程师、概预算人员及业界实践者都能从本书中获益,本书可以作为上述人员的工作参考用书。
基于非线性系统理论的政府建设项目全生命周期投资控制研究 内容简介
本书是工程项目管理和工程造价控制的交叉性前沿问题研究,涉及宏观经济管理和微观项目投资控制,既有理论探讨又有实践方法研究。本书针对我国普遍存在的现实问题展开,在大量借鉴发达国家经验的基础上,结合我国的具体情况和发展动态,从政府投资建设项目全面投资确定理论和方法、全面投资控制理论和方法、全面投资管理理论和方法三个方面展开了深入研究,建立了适合我国国情的、符合靠前惯例的政府投资建设项目全面投资控制模式。 建设项目管理者、高校教师、造价工程师、概预算人员及业界实践者都能从本书中获益,本书可以作为上述人员的工作参考用书。
基于非线性系统理论的政府建设项目全生命周期投资控制研究 目录
第1章概述11.1研究目的1
1.1.1现实问题的迫切需要1
1.1.2国内外现状分析2
1.2研究内容5
1.2.1基于非线性理论的政府投资建设项目投资确定的理论和方法研究5
1.2.2基于非线性理论的政府投资建设项目投资控制理论和方法研究7
1.2.3政府投资建设项目全面投资组织管理的理论和方法研究7
1.3研究意义8
1.4研究思路8
1.5研究特色和创新之处9
1.6研究应用前景9
第2章政府投资建设项目概述11
2.1政府投资建设项目11
2.1.1投资项目11
2.1.2政府投资建设项目12
2.2政府投资建设项目的分类和特点13
2.2.1政府投资建设项目的分类13
2.2.2政府投资建设项目的特点13
2.3政府投资建设项目的管理主体15
2.3.1投资主体15
2.3.2决策主体16
2.3.3管理主体16
2.4政府投资建设项目管理18
2.4.1建设程序管理制度18
2.4.2政府采购制度18
2.4.3工程合同管理制19
2.4.4建设监理制19
2.4.5政府投资建设项目的评审与财务管理制度19
2.4.6政府投资建设项目的监督20
2.5小结21
第3章政府投资建设项目全生命周期成本的确定理论和方法22
3.1以全生命周期投资(WLC)理论为基础23
3.2运用显著性成本(CS)模型简化投资确定和控制程序28
3.2.1显著性成本(CS)的基本思想28
3.2.2CSIs的一致性30
3.2.3CSIs方法简化WLC计算和控制过程30
3.2.4CSIs方法在全生命周期各个阶段的应用32
3.3基于CS理论和BP神经网络理论的工程造价估算32
3.3.1神经网络的基本理论32
3.3.2BP神经网络在CSIs估算中的应用39
3.3.3案例41
3.4基于混沌理论和CS理论的工程造价估算研究43
3.4.1混沌理论简介43
3.4.2构建混沌时间序列预测模型44
3.4.3实际案例49
3.5模糊聚类(FC)法预测拟建项目投资55
3.5.1模糊聚类(FC)法进行类似性判别的方法和步骤55
3.5.2已完工程项目聚类分析58
3.5.3待测工程项目归类58
3.5.4工程造价模糊测算59
3.6模糊推理系统(FIS)预测拟建项目投资60
3.6.1模糊推理系统(FIS)建立过程60
3.6.2模糊推理系统(FIS)在投资估算中的应用62
3.7基于WLCS和GA的投资估算模型63
3.7.1遗传算法的基本理论63
3.7.2基于WLCS和GA的投资决策模型64
3.8结论70
3.8.1对CS理论的评价70
3.8.2对混沌理论的评价71
3.8.3对BP神经网络方法的评价71
3.8.4对FIS的评价72
3.8.5对FC方法的评价72
3.8.6对遗传算法的评价72
3.8.7小结73
第4章政府投资建设项目全生命周期成本的控制理论和方法75
4.1运用EVM和GM(1,1)方法预测及监控CSIs项目的施工进度75
4.1.1已获价值理论EVM的基本参数及指标75
4.1.2原因分析及改进措施77
4.1.3根据已完工程的ACWP、BCWP,利用GM(1,1)预测后续CSIs的ACWP、BCWP79
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