【摘要】：超高層建筑具有體量龐大、功能復(fù)雜、投資額度高等特點(diǎn),其經(jīng)濟(jì)性受到政府和投資者的高度重視。因此,在項(xiàng)目立項(xiàng)前期對超高層建筑投資費(fèi)用進(jìn)行估算,并從全壽命周期角度研究超高層建筑費(fèi)用組成及優(yōu)化具有十分重要的意義。本文主要對超高層建筑的全壽命周期費(fèi)用展開研究,首先提出了適用于超高層建筑的全壽命周期費(fèi)用組成,首次將GA-BP算法推廣到超高層建筑建設(shè)期費(fèi)用估算中;然后采用試壓縮關(guān)鍵線路法對建設(shè)期費(fèi)用進(jìn)行優(yōu)化;最后確立運(yùn)營期費(fèi)用及收益計(jì)算方法,提出了全壽命周期費(fèi)用動態(tài)優(yōu)化模型。本文的主要研究內(nèi)容如下所述:首先,本文提出了適用于超高層建筑的全壽命周期費(fèi)用研究步驟與費(fèi)用組成模式,并詳細(xì)分析了全壽命周期各時(shí)期的費(fèi)用組成。其次,針對超高層建筑建設(shè)期費(fèi)用組成復(fù)雜、投資額大、受關(guān)注程度高等特點(diǎn),本文首次提出將遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推廣到超高層建筑建設(shè)期費(fèi)用估算中;采用MATLAB編程軟件編制了適用于超高層建筑建設(shè)期費(fèi)用估算的GA-BP算法程序;通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果表明:采用本文提出的GA-BP算法程序?qū)Τ邔咏ㄖㄔO(shè)期費(fèi)用進(jìn)行估算具有更高的可靠性和準(zhǔn)確性。然后,本文采用壓縮關(guān)鍵線路法對建設(shè)期費(fèi)用進(jìn)行了優(yōu)化;通過分析建設(shè)期與運(yùn)營期費(fèi)用關(guān)系,得到了運(yùn)營期費(fèi)用及收益的確定方法;借助資金時(shí)間價(jià)值理論建立了以財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值FNPV為目標(biāo)的全壽命周期費(fèi)用動態(tài)優(yōu)化模型,評選出最優(yōu)全壽命周期費(fèi)用方案。最后,本文以某超高層建筑作為研究案例,分析結(jié)果表明:采用本文提出的全壽命周期費(fèi)用動態(tài)優(yōu)化模型評選出的最優(yōu)方案能夠在合理的建設(shè)工期下節(jié)省較大的費(fèi)用支出,驗(yàn)證了該優(yōu)化模型的合理性和經(jīng)濟(jì)性。
[Abstract]:Super tall buildings have the characteristics of large volume, complex function and high investment quota, and their economy is highly valued by the government and investors. Therefore, it is of great significance to estimate the investment cost of super high-rise building in the early stage of project establishment, and to study the composition and optimization of the cost of super high-rise building from the point of view of the whole life cycle. In this paper, the whole life cycle cost of super high-rise building is studied. Firstly, the composition of life cycle cost suitable for super high-rise building is put forward, and the GA-BP algorithm is extended to estimate the cost of super high-rise building construction period for the first time. Then the cost of the construction period is optimized by the trial compression key line method. Finally, the calculation method of the operating period cost and the income is established, and the dynamic optimization model of the whole life cycle cost is put forward. The main contents of this paper are as follows: firstly, this paper presents the research steps and cost composition models of life-cycle cost for super high-rise buildings, and analyzes the cost components of each period of the life cycle in detail. Secondly, aiming at the characteristics of complex cost composition, large investment and high degree of attention in the construction period of super high-rise building, this paper proposes to extend the genetic algorithm optimized BP neural network to the cost estimation of super high-rise building construction period for the first time. The MATLAB software is used to compile the GA-BP algorithm program which is suitable for the cost estimation of the super high-rise building during the construction period. Compared with the test results of BP neural network, the results show that the proposed GA-BP algorithm program is more reliable and accurate in estimating the construction cost of super high-rise building. Then, the paper optimizes the cost of the construction period by using the compression key line method, and obtains the method of determining the cost and income of the operation period by analyzing the relationship between the cost of the construction period and the operating period. Based on the theory of capital time value, a dynamic optimization model of total life cycle cost (LCC) with the goal of financial net present value (FNPV) is established, and the optimal life-cycle cost scheme is selected. Finally, taking a super high-rise building as a case study, the analysis results show that the optimal scheme selected by the dynamic optimization model of life cycle cost proposed in this paper can save a large amount of cost under a reasonable construction period. The rationality and economy of the optimization model are verified.
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TU974;TU723.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2335005