第三章工程項目建設(shè)前期的投資控制第一節(jié)可行行研究與投資控制一、工程項目的可行性研究（一）可行性研究的概念可行性研究是工程項目投資規(guī)劃階段對擬投資項目所作的考察與鑒定，它要對擬建項目進行全面的、綜合性的技術(shù)經(jīng)濟調(diào)查研究和系統(tǒng)分析，通過技術(shù)經(jīng)濟的綜合性分析論證，要作出是放棄這個項目或?qū)嵤┻@個項目的結(jié)論的一項綜合性研究工作。項目的可行性研究主要包括項目在技術(shù)上的可行性、先進性、適用性，經(jīng)濟上的合理性、贏利性，對社會、環(huán)境的影響，以選擇合適的項目進行投資?？尚行匝芯恳獙椖孔鞒鋈娴恼{(diào)查研究，調(diào)查研究的深度和廣度要求能判斷是放棄或是對項目繼續(xù)研究并支付費用。研究的結(jié)果一般要求能回答以下問題：①What(投資于什么項目)？②Way(為什么要投資該項目)？③Who(誰來承擔為好)？④Where(項目建在何處)？⑤When(何時建設(shè)為宜)？⑥How(如何進行建設(shè))？(二）可行性研究的階段劃分及對投資估算的精度要求1.投資機會研究（項目建議書）投資機會研究，即投資的可能性研究，它比較粗略，只是在投資機會中作出選擇。機會研究又可分為一般機會研究（地區(qū)研究、分部門研究、以資源為基礎(chǔ)的研究）和具體項目的機會研究。投資機會研究階段的投資額一般以類似的工程為例進行估算，比較粗略。估算的精度一般要求在±30%以內(nèi)。其研究費用約為投資額的0.3-1.0%，研究時間對于大中型項目約需要1-2個月。2.初步可行性研究（預(yù)可行性研究）是投資機會研究的繼續(xù)是可行性研究三個階段的中間階段，它應(yīng)以較短的時間和較少的費用對項目生命力作進一步的粗略探討，以判明是繼續(xù)研究或終止研究。初步可行性研究的投資額估算精度要求在±20%以內(nèi)，研究費用約占投資總額的0.25-1.5%；研究所需時間為4-6個月。3.技術(shù)經(jīng)濟可行性研究（工程可行性研究）可行性研究的最后階段，其對投資額的估計精度要求在±10%以內(nèi)；其研究費用小型項目約為投資額的1.0-3.0%；大中型項目約為投資額的1.0-2.0%；研究時間一般需要8個月-12個月，有的大型項目甚至需要更長。二、可行性研究階段的投資估算方法（一）單位生產(chǎn)能力投資額估算法利用已成項目投資情況進行估算，其估算方法如下：擬檢項目投資額=已成同類項目投資額已成同類項目生產(chǎn)能力×擬建項目生產(chǎn)能力×k1×k2×k3其中，K1-由于價格的差異引入的調(diào)整系數(shù)；K2-項目生產(chǎn)能力差異引入的調(diào)整系數(shù)；K3-由于技術(shù)、設(shè)備的差異引入的調(diào)整系數(shù)。例：某已成項目生產(chǎn)能力為年產(chǎn)產(chǎn)品10萬件，投資總額8000萬元；擬建同類項目生產(chǎn)能力確定為15萬件(k1=1.05)，采用的主要設(shè)備性能基本相同(k2=1.0)，由于時間差異，勞動力價格、設(shè)備價格、建筑安裝費用的價格增長約為20%；試估算其投資額。解：估算投資額=800010×15×1.2×1.05×1.0=15120（萬元）（二）工程能力指數(shù)法當擬建項目的生產(chǎn)規(guī)模裝置與已成同類工程項目不同，但在一個不太大的范圍內(nèi)變化時，可用工程能力指數(shù)法進行投資額估算。式中，Ca為估算的擬建項目投資額；Cb為已成項目B的投資額；Pa為擬建項目A的生產(chǎn)能力；Pb為已成項目A的生產(chǎn)能力；Ia，Ib為同期的價格指數(shù)；m為工程能力指數(shù)，在以提高工程項目主要設(shè)備的效率、功率來達到擴大生產(chǎn)規(guī)模時取0.6-0.7；在以增加設(shè)備數(shù)量來擴大生產(chǎn)規(guī)模時，取0.8-1.0。例：某已成項目生產(chǎn)能力為年產(chǎn)產(chǎn)品10萬件，投資總額8000萬元；擬建同類項目生產(chǎn)能力確定為15萬件，采用的主要設(shè)備性能基本相同（取m=1.0)，由于時間差異，勞動力價格、設(shè)備價格、建筑安裝費用的價格增長約為20%；試估算其投資額。解：由于估算方法不同，因此估算結(jié)果是有差異的。（三）分項類比估算法一般來說，可以將投資總額分為三部分，即裝置、設(shè)備的投資，建筑物、構(gòu)筑物的投資和其他費用。在生產(chǎn)性項目中，一般設(shè)備、裝置的投資額占的比重很大，因此以它為基礎(chǔ)，再來估計其它兩部分費用。但對于像公路工程那樣沒有多少設(shè)備、裝置的項目來說，則應(yīng)以建筑物、構(gòu)筑物的投資來作為估計的基礎(chǔ)。其估計方法如下：1.設(shè)備、裝置的投資額估算估算公式如下：2.建筑物、構(gòu)筑物的投資估算3.其他費用的估算總的投資額估計值:例:某工程項目，根據(jù)項目生產(chǎn)需要確定了設(shè)備、裝置的配置數(shù)量，根據(jù)市場調(diào)查調(diào)查估計了設(shè)備、裝置的價格，其設(shè)備、裝置所需費用如表所示，運輸、安裝費用系數(shù)取0.43；根據(jù)同類已成項目建筑物、構(gòu)筑物投資額所占比重情況，其比重取0.65；其他費用所占比重假定為0.25，試估算其投資。設(shè)備、裝置投資額估計表設(shè)備、裝置種類數(shù)量單價（萬元）金額（萬元）A188.5153B364.5162C423.6151.2D482.8134.4E522.3119.6F561.795.2G641.276.8H750.5541.25合計391933.45解:投資額估計值為（四）用“顯著性成本項CSIs”估算投資額1.顯著性成本項CSIS顯著性成本項（Cost-SignificantItems)是指約占總造價80%的分部分項工程項目，通常這類項目約占項目總數(shù)的20%左右。其規(guī)律性基本符合意大利經(jīng)濟學(xué)家帕雷托（Pareto)有關(guān)對社會財富的分布描述（即關(guān)鍵的少數(shù)和次要的多數(shù)）。而80%的項目占造價的20%，其對造價的影響不大。因此，只要抓住了對關(guān)鍵的少數(shù)的估計，則可保證估計精度，并能夠進行快速估計，但應(yīng)有一定的已成項目數(shù)據(jù)，以確定那些分布分項工程是顯著性成本項（其顯著性成本項的存在，已經(jīng)過研究、實證；同類工程項目的顯著性成本項也幾乎一致）。2.CSIs模型（1）估計公式項目建設(shè)期中的投資額（不考慮利息的影響），可用下式估計：式中，Ia為投資估計額；csf為顯著性因子（costsignificantfactor，簡寫為：csf）（不同項目類型為不同常數(shù)）；Ccsi為第i項顯著性成本項目費用，如路基土石方費用、路面工程費用、橋梁基礎(chǔ)工程費用、下部結(jié)構(gòu)費用、主梁費用、隧道開挖費用、襯砌費用等。（2）應(yīng)用步驟①通過均值理論，從同類已建工程中確定出顯著成本項（CSIs）；②計算待建項目的CSIs造價；③計算同類工程CSIs的“顯著性因子”csf，并對顯“著性因子”求均值；④待建工程造價等于CSIs造價除以“顯著性因子”均值。（3）估計精度根據(jù)資料（論述）顯示，其估計精度有如表所示。已有CSIs模型及其估計精度表模型項目類型CSIs數(shù)目精確度(%)A1-Hajj(1991)建筑業(yè)117.5A1-Hubail(2000)海岸石油和天然氣126.61Asif(1988)大橋108.92(平均）大橋3.58公路5.34公路5.11BouadazandHorner(1990)橋梁維修188.60Bridgeboxstructure4.0Horner(1990)大橋1510.0MCGowan(1994)土木工程264.0Rahman(1991)混凝土大橋275.0Saket(1986)公共建筑16±4.5(平均)Zakieh(1991)超市12±4.0該法是建筑業(yè)中估算造價的有效方法，它可以使工程投資估算花費的時間和成本減少80%；并改進投資估算的精確度。模型中，“顯著性因子”的“一致性”將影響造價模型的準確度。一般來說，CSIs越多，“顯著性因子”越穩(wěn)定，，模型越復(fù)雜，精確度越高。(五）運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BPNN方法估計投資額1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理BP（Back_Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用較為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由輸入層、隱含層（可以不止一層）和輸出層構(gòu)成。各層之間采用全互連接，但同一層單元間不相互連接。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意圖。。輸入層輸出層隱含層正向傳播時，信息（又稱學(xué)習(xí)樣本）由輸入層傳入，經(jīng)過隱含層逐層處理，最后由輸出層輸出，如果輸出層的實際輸出與期望輸出不符，則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段，誤差反傳階段將輸出誤差以某種形式通過隱含層向輸入層逐層反轉(zhuǎn)，通過修改各層權(quán)值（權(quán)重），反復(fù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直到誤差信號最小，此時的權(quán)重即為神經(jīng)元之間最終值。利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人們可以根據(jù)新的輸入信息對預(yù)期的輸出值提前作出預(yù)估。在正向和反向過程中，每個神經(jīng)元僅影響與其聯(lián)系的下一層神經(jīng)元狀態(tài)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程：（1）選定訓(xùn)練組（學(xué)習(xí)樣本）；（2）初始化權(quán)值和神經(jīng)元閥值；（3）從訓(xùn)練組中取一個模型，并給出相應(yīng)的期望輸出矢量；（4）根據(jù)所取出的模型。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出實際輸出矢量；（5）比較期望輸出矢量和實際輸出矢量，計算出各層誤差信號；（6）依此計算出各權(quán)重值的調(diào)整值，并調(diào)整權(quán)重值；（７）返回第（３）步，繼續(xù)迭代，直到權(quán)重達到穩(wěn)定。這里權(quán)重穩(wěn)定是指在訓(xùn)練組中所有模式作用下，權(quán)重調(diào)整量接近于０；實際訓(xùn)練時，常通過查看輸出矢量間的接近程度來確定訓(xùn)練過程是否結(jié)束；只有訓(xùn)練組中所有模式加到網(wǎng)絡(luò)上后，輸出矢量都和對應(yīng)的目標輸出矢量接近，才認為訓(xùn)練已完成。２.BPNN(Back-propagationNeuralNetwork，簡寫為ＢＰＮＮ－誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)）在投資估算中的應(yīng)用將過去積累的許多類似的工程項目的造價資料，運用均值理論整理分析出每一個工程項目ＣＳＩs項目造價、單位造價、顯著性因子數(shù)值，并根據(jù)工程分析資料和工程特性按一定的格式分析整理，作為訓(xùn)練樣本，并以此輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練，從而完成從輸入層（工程特征）到輸出層（ＣＳＩＳ數(shù)據(jù)）的映射，這個映射是高度非線性的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動提取這些知識，并以網(wǎng)絡(luò)權(quán)值儲存在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部。這樣，工程技術(shù)人員可以根據(jù)擬建工程的特性，將相關(guān)信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即可得到新建項目的ＣＳＩs和顯著性因子數(shù)據(jù)。（1）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投資估算模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投資估算模型分為以下幾個部分：輸入預(yù)處理模塊，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和輸出處理模塊，其核心是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊。①訓(xùn)練樣本數(shù)的確定：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需要的樣本數(shù)取決于輸入-輸出非線性映射的復(fù)雜程度；映射關(guān)系越復(fù)雜，為保證一定的映射精度需要的樣本數(shù)就越多；但多到一定程度時，網(wǎng)絡(luò)的精度就很難提高。②樣本的選擇與組織。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中提取的規(guī)律蘊涵在樣本中，因此樣本一定要典型。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的選取一定要注意樣本類別的均衡，盡量使每個樣本數(shù)量大致相等。樣本的組織要注意將不同類別的樣本交叉起來，因為同類樣本太集中會使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時傾向于只建立與集中的樣本類別相匹配的映射關(guān)系。模型參數(shù)選取的方法：①選擇網(wǎng)絡(luò)隱含層個數(shù)。3層網(wǎng)絡(luò)已能滿足任何要求；此外隱含層數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越龐大，學(xué)習(xí)和訓(xùn)練時間就長。本文的隱含層設(shè)定為一層。②BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定。隱含層單元個數(shù)按柯爾莫哥洛夫定理，取值為2m＋１（m為輸入數(shù)據(jù)個數(shù)）。③初始權(quán)值確定。通常情況下，初始值采用隨機函數(shù)（－１，１）之間的隨機數(shù)在計算機上隨機選?。芄?jié)點函數(shù)選取。ＢＰ算法是將誤差修正反向傳至隱層節(jié)點；選Ｓigmoid函數(shù)為節(jié)點輸出函數(shù)，其優(yōu)點是對任何數(shù)據(jù)的輸入都可以轉(zhuǎn)化成為（０，１）之間的數(shù)．（２）舉例以全斷面掘進機（TBM）掘進鐵路隧道“單位成洞米全壽命周期造價”估計為例。通過對竣工隧道TBM掘進費用（TBM折舊費，電力消耗費，刀具費，人工費，水、汽油費、管理費、利s潤、稅金等）；襯砌止水費；噴錨支護費；設(shè)備購置、安裝費；豎斜井費；其他費等建設(shè)成本；隧道運營和維護成本等歷史數(shù)據(jù)的收集、整理，分析出不同工程特征的CSIs和csf數(shù)據(jù)，工程特征應(yīng)參照歷史工程資料的統(tǒng)計分析和專家的經(jīng)驗確定，如表3-1所示。為說明問題，簡化計算，從中選取19個典型工程CSIs匯總額(其中16-19作為檢驗樣本），如表3-2所示。第1-15個數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本，建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對新建隧道全壽命周期造價的CSIs（萬元/單位成洞米造價）和csf進行估算。表3-1TBM掘進隧道類目量化表類目量化值123456隧道長度（km)∠5[5，10）[10，20）[20，30）[30，40）40及以上圍巖類別ⅠⅡⅢⅣⅤⅥTBM類型國產(chǎn)懸臂臺車敞開式小直徑5m盾構(gòu)式小直徑5m敞開式8-9m單護盾8-9m雙護盾8-9m工時利用率（%）102030405060襯砌類型ⅠⅡⅢⅣⅤⅥ襯砌方法襯砌臺車現(xiàn)澆襯砌臺車預(yù)制TBM現(xiàn)澆TBM預(yù)制工廠制造噴錨支護不需要錨桿掛網(wǎng)錨桿掛網(wǎng)格珊掛網(wǎng)格珊錨桿掛網(wǎng)道床類型普通枕木普通整體道床加強型枕木加強整體道床高強型枕木高強型整體道闖表3-2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表(單位:O1,CSIs萬元/m,O2,csf系數(shù))序號輸入項輸出項I1I2I3I4I5I6I7I8O1O21314214621.5160.8362324324521.4230.8243334334421.3660.8214344444221.0780.8135354454120.8610.8016364564120.8160.8147141441210.5150.7968233231410.7160.7839244444241.1690.801表3-2(續(xù)）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表(單位:O1,CSIs萬元/m,O2,csf系數(shù))序號輸入項輸出項I1I2I3I4I5I6I7I8O1O210636435561.6100.81211433433420.8160.79412544444240.9680.79813646445161.4100.82414534335341.0760.83115443333320.7010.79316424324541.6070.82017434334441.4060.83118444444241.0190.78919454554140.9410.789求解過程：①對工程特征因素進行定量化描述。工程特征是指表示主要工程特點，且能夠反映工程的主要成本項CSIs和csf構(gòu)成因素。工程特征的選取，應(yīng)參照歷史工程資料的統(tǒng)計和分析，根據(jù)專家的經(jīng)驗確定。通過對影響隧道工程“單位成洞m”造價的因素分析，確定隧道長度、圍巖類別、TBM類型、工時利用率、襯砌類型、噴錨支護、道床類型8種因素作為工程特征，根據(jù)統(tǒng)計資料，不同類別進行賦值，見表3-1所示。②建立造價估算模型。這里采用三層模型，選擇sigmoid函數(shù)為節(jié)點輸出函數(shù)；取模型的輸入單元為8個：隧道長度、圍巖類別、TBM類型、工時利用率、襯砌類型、噴錨支護、道床類型，分別用I1–I8表示；輸出單元1個，為單位成洞m造價，用O1，O2表示。隱層單元為2×8+1=17個，初始權(quán)值是（-1，1）之間的隨機數(shù)。根據(jù)輸入-輸出映射復(fù)雜程度，共收集訓(xùn)練樣本15個，測試樣本4個，用matlab6.5中提供的BP網(wǎng)絡(luò)函數(shù)構(gòu)造模型。表3-2中列出了19個隧道工程特征數(shù)量化數(shù)據(jù)、CSIs單位米造價和csf。③構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)主要過程構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)主要過程如下:a.將輸入向量I1-18,輸出向量O1,O2中數(shù)據(jù)標準化。標準化方法為：其中Xij為原向量數(shù)據(jù)，X/ij為標準化后數(shù)據(jù)，用X/ij代替Xij。b.構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)，輸入?yún)?shù)為8個輸入單元，17個隱層單元，1個輸出單元，其余為默認值。c.訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)，將1-15個工程數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，最大迭代次數(shù)200次，容許誤差10-12。d.將第16-19個工程數(shù)據(jù)周圍檢驗樣本，作為訓(xùn)練后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。e.O1訓(xùn)練過程如圖3-1所示。f.用收斂后的網(wǎng)絡(luò)對16-19組數(shù)據(jù)進行預(yù)測，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)測結(jié)果不唯一，應(yīng)將其預(yù)測值與實際值進行比較；對顯著性因子按同樣方式預(yù)測。表3-3為對01，02預(yù)測結(jié)果的比較。01/02即為預(yù)測的每單位成洞m的造價估計值（萬元/成洞m）。注意:a.對歷史工程不同工程特征的CSIs和csf數(shù)據(jù)的整理應(yīng)能滿足造價估計精度要求。b.雖然BP網(wǎng)絡(luò)每次給出的預(yù)測值不同，具有一定隨機性，但多次運算之后，通過求均值可以消除這種隨機性。由表3-3可見，求均值后的預(yù)測值與實際值的誤差很?。ā堋?%），完全能夠滿足投資估算精度要求。10010-210-410-610-810-1010-12051015202530實際誤差0.9558×10-12,目標誤差10-12迭代30次

圖3-1BP網(wǎng)絡(luò)收斂過程示意圖表3-3結(jié)果分析表樣本序號16171819O1預(yù)測值1.5781.4711.0330.92O1實際值1.6071.4061.0190.941O1相對誤差（%）-1.794.641.38-2.27O2預(yù)測值0.8060.8000.8000.798O2實際值0.8200.8310.8070.789O2相對誤差（%）-1.71-3.78-0.940.56預(yù)測WLC1.9581.8391.2911.153實際WLC(Wholelifecost)1.9601.6921.2631.193相對誤差（%）-1.028.692.22-3.35（四）一定歷史數(shù)據(jù)下的模糊聚類（FuzzyClustering，F(xiàn)C）法估計投資