肖瑶 金照雨

摘要：金属矿山千米竖井工程造价控制结构多设定为单层级，控制效率较低，导致最终工程造价价差增加。根据实际控制需求及标准，设定等效造价控制目标，采用多阶控制形式，提升整体的造价控制效率，完成造价控制结构的构建，建立基于LS-SVM的金属矿山千米竖井工程造价控制模型，采用竖井工程动态化监测及LS-SVM修正实现造价控制。测试结果表明：经过5次测定，与传统模糊自适应BP工程造价控制组、传统BIM工程造价控制组相比， LS-SVM工程造价控制组最终得出的可控价差控制在3万元以内，说明该造价控制方法的针对性与稳定性较高，控制效果更佳，具有实际的应用价值。

关键词：LS-SVM；金属矿山；千米竖井工程；造价控制；控制方法；造价调整

中图分类号：TD-9          文章编号：1001-1277（2023）06-0001-03

文献标志码：Adoi：10.11792/hj20230601

引 言

对于金属矿山工程，成本造价的控制是一项十分重要且关键的工作，其对矿山的发展具有最直接的影响［1-2］。通常情况下，金属矿山千米竖井工程的建设维护需要大量费用，为确保工程造价的合理性与可靠性，建立的单方向工程造价控制方法，在应用初期获得了相对较好的效果［3］。但是，该造价控制模式存在一定的问题，例如：较容易受外部环境及特定因素的影响、造价控制流程单一、控制落实能力较弱，这在一定程度上也会给工程造價控制工作造成不可逆转的阻碍。

LS-SVM为最小二乘支持向量机，其实际是一种机器学习算法。通过先进完备的测算理论，将二次优化问题转化为线性方程组求解，降低测算过程中的误差，确保后期计算的稳定性和准确性［4］。将LS-SVM应用在千米竖井工程造价控制工作中，能够进一步扩大实际的造价控制范围，形成更为灵活、多变的造价控制结构，在复杂的背景环境下，可以加强对造价成本误差的控制［5］。为此，本文提出基于LS-SVM的金属矿山千米竖井工程造价控制方法，并与传统模糊自适应BP工程造价控制组、传统BIM工程造价控制组对比，验证分析方法的可靠性。LS-SVM对金属矿山千米竖井工程造价控制流程的把控更为严谨，提高了造价控制的针对性与可变性，为后续工程造价控制形式的创新及完善提供理论参考。

1 金属矿山千米竖井工程造价LS-SVM控制方法

1.1 等效造价控制目标设定

金属矿山千米竖井工程造价的控制目标通常并不是固定的，而是根据工程需求及处理标准来制定构建的，可以随时作出更改、调整［6］。所以，为进一步强化工程造价的控制效果，确保工程顺利执行，需要预先设定等效的成本造价控制目标［7］。施工期间需要进行造价动态化控制，以金属矿山千米竖井建设作为目标，制定具有导向性的成本控制环节［8］。

但是需要注意的是，过程中需要对金属矿山竖井工程现状、施工环节、施工技术水平、材料设备及施工现场环境进行充分评估及掌握，设定第一阶段的成本造价控制目标，立足于金属矿山千米竖井工程执行环节，构建成本控制的初始框架，如图1所示。

根据等效成本造价控制初始框架进行第一阶段成本造价的控制与划分。过程中需要制定更具针对性的控制措施，结合工程造价影响因素及存在的突发因素，建立稳定、完整的造价控制基础环节。

此外，由于金属矿山千米竖井建造需要大量的人力、物力及财力，所以每一个造价成本目标的设定均需要具有较强的针对性，必须与后期执行的工程目标保持一致，降低造价误差，这一定程度上也有利于工程环节的进一步控制，保障后期施工造价的实际效果［9］。

1.2 多阶造价控制结构构建

基于建立的等效造价控制目标，结合LS-SVM测算原理，构建多阶造价控制结构。造价结构实际相当于造价控制的环节，与日常工程执行项目及任务存在最直接的关联。影响工程造价控制结果因素分析如表1所示。

针对金属矿山工程，尤其是黄金或者有色金属矿山，工程在建设施工过程中，因素变动较为频繁，具有多样化，并没有固定的规律及标准。为进一步扩大实际的造价控制效果，需要构架多阶造价控制结构。

通常情况下，可以扩大工程的实际造价范围，并依据上述影响因素，划定对应的造价控制类型。不同类型需要设定对应的造价控制目标，形成多个层级的造价控制结构。施工人员根据工程建设的施工需求，调整控制处理顺序，增加造价成本控制结构的灵活性和多变性，以此来进一步优化整体的造价控制体系，为后续工程造价及成本把控奠定基础。

1.3 模型建立

在对金属矿山千米竖井进行建设与施工的过程中，需要针对实际施工需求及标准的变化，不断进行各个环节、各项材料及设备的造价测算，通过模型进行比照分析，最终实现控制处理。为此，构建LS-SVM工程造价控制模型。

首先，建立基础的造价控制执行模块，每个模块代表不同类型的造价处理环节。以黄金矿山为例，在模型中设计施工人员造价控制模块、施工材料造价控制模块、施工设备造价控制模块、市场变动造价控制模块等，每个模块均设定了具体的执行控制目标及标准，通过LS-SVM对相关项目的成本消耗数值进行计算，并对标准的合理性进行分析。例如：施工材料造价控制模块，将LS-SVM与初始的造价控制模块进行融合，记录矿渣微粉、水泥、粉煤灰、激活剂等材料的应用比例及购进质量，并进行采购之后实际数量与预设数量的对比，对不合理的成本支出作出调整。

造价控制模型内部模块的设定还需要设定极限控制误差，计算公式为：

H=∑k=1χk-（1+μ）by+v2×kv-b（1）

式中：H为极限控制误差（万元）；b为可控预设造价（万元）；y为单元值；v为定向偏差（万元）；χ为标定成本（万元）；k为控制项目数；μ为实际成本差（万元）。

根据公式，完成对极限控制误差的测算。将其设定在模型的内部，调整造价控制的定向结构，以此来进一步强化LS-SVM工程造价控制模型的应用处理能力。

1.4 工程阶段造价管控处理

工程阶段造价管控实际是对造价管理控制环节的整合与汇总，强化管控能力。这部分主要针对合同签订、进度控制、材料成本管控、预算造价控制、执行方案修改等方面进行管控处理，具体结构如图2所示。

根据图2，完成对工程阶段造价管控处理结构的设计与调整。将其设定在LS-SVM工程造价控制模型之中，进一步规划各个项目的造价管控环节，逐步优化对应的造价控制结构，确保后续造价控制效果的稳定性与精准性。

1.5 动态化监测及LS-SVM修正

动态化监测及LS-SVM修正实际是对工程造价各个环节的定向把控与处理。当某一个环节所产生的成本超出预设的标准，便需要通过动态化的监测结构标定出现误差的具体位置或者环节。利用LS-SVM工程造价控制模型将该环节划分为几个造价控制单元，设定对应的控制标准及目标。

采用LS-SVM对该环节的相关成本进行计算，重新修正出现误差的区域，形成一个循环性的多层级金属矿山工程造价控制结构，过程中可以根据施工要求，随时进行控制目标的修改。针对不同工程环境及变化因素，加强对各个环节的控制与调整，确保控制的实际效果及测算数值的正确率，为日常工程成本及造价工程的执行提供参考借鉴。

2 方法测试

对基于LS-SVM的金属矿山千米竖井工程造价控制方法的实际应用效果进行分析与验证研究，考虑到最终测试结果的真实性与可靠性，采用对比的方式展开分析，选定传统模糊自适应BP工程造价控制组、传统BIM工程造价控制组及此次所设计的LS-SVM工程造价控制组。根据实际的测定需求及标准，对最终获取的测试结果对比研究。

2.1 测试准备

综合LS-SVM测算方法，对金属矿山千米竖井工程造价控制方法测定环境进行分析验证。选定某黄金矿山千米竖井工程作为实际的测定目标对象。该矿山占地面积为4 512.52 m2，主要是针对矿山中的黄金矿石进行开采。根据实际施工的需求及标准，需要在矿山中建设千米竖井。综合对应的造价要求，进行初始造价项目的设置及标准明确，如表2所示。

根据表2，实现对该黄金矿山千米竖井工程初始造价项目及数值的设定，完成基础工程造价控制环境的设定，之后综合LS-SVM测算方法，进行更为具体、精准的造价控制处理。

2.2 测试过程及结果分析

在上述搭建的测试环境之中，综合LS-SVM测算方法，进行更加具体、细致的测定研究。针对某黄金矿山千米竖井工程，通过构建的LS-SVM工程造价控制模型先采集获取初始的工程造价单元数据及信息，对造价控制的范围进行划分，并综合BIM技术进行标定。依据设计的测算需求，设定每个阶段的造价控制标准，形成多阶造价标准控制结构，选定工程的人工成本、材料成本、管理费用3部分作为造价控制测定目标。

采用上述构建的造价控制结构，通过LS-SVM测算方法对这3部分的造价进行测算，并将实际的造价与预设的造价进行对比验证，得出造价的可控价差。针对可控价差的变化，进行具体的分析，结果如图3所示。

由图3可知：经过5次测定，与传统模糊自适应BP工程造价控制组、传统BIM工程造价控制组相比， LS-SVM工程造价控制组最终得出的可控价差较好地控制在了3万元以内，说明该造价控制方法的针对性与稳定性较高，控制效果更佳，具有实际的应用价值。

3 结 语

与初始的工程造价控制形式相比，基于LS-SVM所构建的造价控制形式相对更灵活、多变，具有较强的控制针对性，在复杂的工程环境下，也可以确保造价数值及信息的精准、可靠。此外，针对造价控制中存在的问题，设计多元化的应对处理体系，在LS-SVM的辅助和支持下，扩大实际的造价控制范围，营造更为稳定的工程环境，确保工程稳步进行。

［参 考 文 献］

［1］ 周秋纬.基于模糊自适应BP算法的城市燃气工程设计阶段造价控制方法［J］.城市燃气，2021（9）：40-44.

［2］ 刘宇勤，付迎新.工程造价管理在矿山工程经济管理中的应用探析［J］.黄金，2022，43（9）：8-11.

［3］ 徐明忻，刘宏扬，赵树野，等.基于BIM技术的电力工程造价控制方法［J］.建筑经济，2021，42（1）：83-87.

［4］ 豆玉青.试论建筑工程造价超预算的原因与控制方法［J］.居舍，2022（8）：141-143.

［5］ 巩岩.绿色建筑安装工程造价预算与成本控制方法分析［J］.砖瓦，2021（12）：103-104.

［6］ 李顺珠.浅谈市政工程造价的主要影响因素与控制方法［J］.居业，2021（10）：170-171.

［7］ 祁施鲁.探析建筑工程造价全过程控制的问题及解决方法［J］.中国建筑装饰装修，2022（24）：132-134.

［8］ 李鎮.基于土建工程造价成本管理的控制方法研究［J］.工程与建设，2021，35（2）：423-424.

［9］ 张杨阳.基于全过程管理的绿色建筑工程造价控制方法研究［J］.四川建材，2022，48（8）：197-198.

Abstract：The cost control structure of metal mine vertical shaft engineering is often set as a single layer，which leads to low control efficiency and an increase in the final cost difference.Based on actual control needs and standards，an equivalent cost control target is set，and a multi-stage control form is adopted to improve the overall cost control efficiency.The cost control structure is completed，and a metal mine thousand-meter-level vertical shaft engineering cost control model based on LS-SVM is established.The cost control is achieved through the dynamic monitoring of the vertical shaft engineering and LS-SVM correction.Test results show that after 5 measurements，compared with the traditional fuzzy adaptive BP engineering cost control group and the traditional BIM engineering cost control group，the LS-SVM engineering cost control group finally controls the controllable cost difference within 30 000 yuan.This indicates that the targeted and stable cost control method has better control effects and practical value.

Keywords：LS-SVM;metal mine;thousand-meter-level vertical shaft engineering;cost control;control methods;cost adjustment