本文是一篇工程项目管理论文，本文基于约简后的特征因素，采用BPNN对珠江大道站的投资进行估算预测，其预测结果和实际结果具有一致性，并且预测误差值满足可行性研究阶段的误差标准。
第一章绪论
1.1研究背景及研究意义
1.1.1研究背景
地铁已经形成为城市公共交通不可或缺的一环，它以其高度的安全性与低污染成本逐渐崭露头角，并逐渐成为了城市交通的核心。截止到2023年，中国已有54个轨道运营城市，共计295条城市轨道线路，运营总里程跃升到了9728.30公里，其中地铁总里程达到了7510.24公里，占全国运营里程的77.2%。在城市地铁交通的发展中，中国已经成为全球最大的城市地铁交通建设市场之一，并在技术创新和规模扩张方面取得了显著成就。城市地铁交通作为城市公共交通系统的重要组成部分，在提高城市交通效率、减少环境污染和缓解交通压力方面发挥着重要作用[1]。由于地铁建设涉及大量资金投入和长期运营成本，准确的估算投资金额对于项目的顺利进行和可持续发展至关重要。
地铁建设需要协调多个不同领域的工种和专业，包括土方方的开挖、地下挡土墙的支护体系、管片连接、防水工程、给排水工程、路基施工、轨道项目等。每个工种和专业都有其独特的技术要求和施工流程。地铁建设中，不同工种和专业之间需要进行协同作业，相互交叉和配合。同时，由于空间限制，施工作业通常需要在垂直和水平方向上进行平行和立体作业。地铁建设通常需要大量的资金投入和工程量。大型地铁项目可能涉及数十公里的线路、多个车站和隧道等建筑物的建设，投资规模巨大。地铁建设受到许多影响因素的影响，包括地质条件、城市环境、政策法规、社会经济等。这些因素在建设过程中可能会发生变化，对投资估算和控制提出了挑战。随着地铁投资量的不断增长，地铁工程也出现了不同程度的投资成本超支现象，地铁工程的超支和对投资的浪费是一个严重的问题[2]。超支指项目的实际成本超过了最初预算的金额，这可能由于设计变更、材料价格上涨、施工延误等原因导致。以上种种原因造成了对投资的严重浪费[3]，这意味着需要采取新的方法和模型，更好地考虑投资的随机性和非线性特征，以提供更精确和可靠的地铁项目投资估算结果。
1.2国内外研究现状
1.2.1投资估算的相关研究
投资估算的发展史在国外是从上世纪中叶开始的，已经长达70多年，所以相对于国内而言国外的投资估算发展较为成熟。
BCIS（Building Cost Information Service）[5]模型，源自英国，是国际上最初的投资评估模型，其评估方式是通过比较相似项目的案例数据来预估投资成本。在
20世纪70年代，由Kouskoulas和Koehn[6]提出的回归分析模型已不再仅仅依赖于相似度较高的项目，而是通过分析大量与预计项目相关的案例工程来完成投资预估任务。
在1980年代，基于Monto Carlo方法的蒙特卡洛模型应运而生，这个模型模拟的核心是工程成本受到各种不同因素变动的影响。经过持续的模拟操作，分析并获取项目的投资估算。
工程的关键在于投资估算，这是一个对项目决策、资金募集及投资管控有效的工具[7]。根据王剑泼[8]（2014）的理念，为了使初步设计概述落在可行性研究的投资估算内，必须精确地计算和控制对可行性研究的投资估算。王丹辉[9]（2013）针对可研投资预算存在时效性、设计深度与精度不足、设备价格难以确定及工程经济人员经验不足的情况，提出了设备价格的计取方式、及时完善和更新投资估算指标、建立项目造价数据库等控制工程投资的措施。张敏[10]（2022）从投资预算与经济评价两个方面对建筑企业控制造价的分析得出，工程造价的管控直接影响投资商的投资方向及建筑企业的盈利情况。曹丽[11]（2023）通过运用造价数据库的手段提高了建筑工程投资估算的准确性，对前期投资决策具有重要的意义。
第二章相关理论基础
2.1地铁车站投资估算相关理论
2.1.1地铁车站施工技术
地铁车站的施工工作是地下基坑的开挖和坑道永久支护[36]。由于地质和水文情况的差异，每个车站的开挖方法都需要根据实际情况进行选择。在开挖过程中，需要进行可靠的支护，以确保人员和工程的安全。此外，车站开挖会产生大量粉尘和炮烟[37]，并可能发生漏水等问题，因此必须进行施工通风、防尘、排水、堵水等辅助作业。
选择合适的开挖方法是车站施工最重要的一个环节，有效地安排挖掘、衬砌等基础任务和各类辅助工作，从而能够在确保质量和进度的前提下，实现地铁车站建筑的安全、经济、合理且环保的建设。
在施工过程中，需要根据地层情况和施工环境，选择适当的开挖方法和支护措施。同时，还需要进行有效的通风措施，以保障施工人员的健康和安全。防尘、排水和堵水等辅助作业也必不可少，以保持施工现场的清洁、干燥和安全。
通过正确选择合理的开挖方法、组织好各项基本作业和辅助作业，地铁车站的施工可以达到安全、经济、环保的目标，确保建成质量高、符合要求的地铁车站建筑物[38]。
地铁车站的施工方法分为明挖法、暗挖法和盖挖法等。
明挖法[39]是指通过开放式挖掘进行的地铁车站施工方法。在明挖法中，使用机械设备（如挖掘机）逐层开挖地下土壤，直到达到所需深度。明挖法通常用于较浅的地下车站，具有施工空间大、可视性好等优点[40]。
2.2人工神经网络及BPNN相关理论
模拟人脑思维方式执行计算任务的人工神经网络，由大量相互连接的基本神经元组成，与人类大脑的神经网络极度相似[59]。它展现出了非常高的非线性、优秀的容错力，以及自我组织、自我学习和自我适应的能力。这使它能够在各个领域实施联想记忆、非线性映射、优化计算以及知识处理等任务。因此，它被广泛应用于人工智能领域。随着计算机科技的发展和计算力的增强，人人工神经网络的利用范围也在不断扩大。它已成功应用于图像和语音识别、自然语言处理、预测分析、控制系统、金融市场预测、医学诊断等领域[60]。人工神经网络的研究和发展也在不断推动着人工智能技术的进步。
在现实生活和工作中，许多不确定性的问题不但时变性和非线性等特点，而且这些问题采用简单的数学模型不能解决。然而，人工神经网络凭借其强大的学习能力和非线性特性，为我们提供了一种新的方向。目前的人工神经网络模型包括前馈型神经网络、反馈型神经网络及随机神经网络等[61]。其中，误差反向传播算法（BP算法）是前馈多层神经网络中最常见且广泛应用的算法之一，它被认为是人工神经网络中最重要的部分。BP算法是通过对比网络的输出与预期输出的偏差，然后将这个偏差由输出层反向传到输入层，接着运用梯度下降法来适当调整网络的权重，从而提高网络性能。误差反向传播网络（BPNN）[62]凭借其强大的输入输出映射能力，在解决各种非线性和不确定性问题中得到了广泛的应用。它能够自动学习和捕捉数据中的复杂关系，从而提供更精确的预测和估计结果。BP算法的应用范围涵盖了许多领域，如模式识别、数据挖掘、预测分析、控制系统等。它能够处理复杂的非线性关系，适应问题的时变性和不确定性，并具有较强的泛化能力。
第三章 地铁车站投资构成与特征因素分析 ....................... 18
3.1 地铁车站投资构成 ............................... 18
3.2 地铁车站工程特征分析................................ 19
第四章 基于BPNN的地铁车站投资估算模型构建 ........................... 28
4.1 地铁车站投资估算建模思路 ......................... 28
4.2 地铁车站投资估算基础数据库的建立 ...................... 29
第五章 某市珠江大道站投资估算模型应用 ................. 36
5.1 某市珠江大道站特征描述 ..................... 36
5.1.1 珠江大道站工程环境 ............................. 36
5.1.2 珠江大道站投资估算特征值提取 .................... 37
第五章某市珠江大道站投资估算模型应用
5.1某市珠江大道站特征描述
5.1.1珠江大道站工程环境
珠江大道站位于某市城市轨道交通6号线一期工程，6号线一期工程西起东二环与槐中路，沿槐中路向东敷设，下穿复兴大街至长江大道，后向东敷设，经过天山大街，至昆仑大街转向南，沿昆仑大街向南敷设，经过湘江道、珠江大道、学苑路、金沙江路、延河路、仓丰东路、仓宁东路，至南三环路。6号线一期工程全长约13.06km，均为地下线，共设地下车站9座，站点分别为二十里铺站、留村站、湘江道站、珠江大道站、南豆站、仓丰东路站、仓盛东路站、仓宁东路站、东佐路站。车型为B型车，最高行车速度80km/h。此项工程的投资方是来自本地的轨道交通集团有限责任公司，而建设所需的经费由政府和企业共同承担。
珠江大道站位于珠江大道与昆仑南大街交叉口，珠江大道道路宽度为60米，昆仑南大街道路宽度为40米，珠江大道站东南方位为长久中心SOHO底商、西南方位为博岳大厦、东北方位为在建高层办公楼、西北方位为城市汇客厅。珠江大道站位于石家庄市区东南部，有效填补了城市东南方向轨道交通线网空白，串联东部产业新区等重要发展区域，引导中心城区由单一中心向多中心拓展，促进客流疏散，有利于实现城市总体规划布局。6号线一期工程的建设一直受到市委市政府、各级别、各部门以及众多市民的关注和期待。该项目将对“6+2+2”城市更新重点片区，特别是东南三环片区的快速发展发挥推动效应。这条地铁线路的建设将引导城市的扩容和提质，增强产业发展能力，为全市经济社会高质量发展增添新的动力。
第六章结论与展望
