施工项目中模板用量快速预估数学模型的数据分析

施工项目中模板用量快速预估数学模型的数据分析

闫绍明

中建一局集团第五建筑有限公司  石家庄市  050050

摘要 本论文旨在提供支持模板用量预估数学建模所需的数据。在研究过程中，剔除了铝模项目和特型建筑项目，因其模板用量与传统模板体系不匹配。异常数据也被排除，如工期延误导致超出预算的情况。重点收集了传统模板体系住宅类项目的非实体材料数据，为构建预测模型做数据支持。提取出对模板用量预估有重要影响的参数如地下面积、地上面积、周转次数、代表层高等，整合这些数据可建立准确的模板用量预测模型，为工程项目提供参考，帮助规划、控制模板用量，提高施工效率，有效管理成本。

关键词 模板用量 数据处理施工管理

1研究背景

在建筑施工项目中，快速预估模板的用量对工程质量和进度具有重要影响。准确地估计所需的模板用量可以有效帮助施工单位进行投标预算、资源规划和工期安排等。

数学模型作为一种快速有效的方法具有精确性、快速性、灵活性等优势，可以更快地预测模板用量，为建筑施工项目前期规划提供科学依据和决策支持。

为了实现数学模型的建立，并能够预测模板用量，我们对公司在施工和完工项目的非实体材料数据进行了收集和处理分析。以确定对模板用量具有更直接影响的参数，并进一步探究它们之间的关系。通过深入了解这些因素，我们可以更准确快速地预测模板用量，并为施工项目的规划和管理提供指导和优化建议。

本论文的目的在于提供支持模板用量预估所需的数据。将施工管理中的非实体材料数据处理成可用于建模的数据集，用以数学建模预估模板用量。

2施工项目模板用量数据分析

2.1 模板用量数据收集阶段

首先我们收集了公司在施和完工的项目的非实体数据，再通过实地探查、对照项目策划书、研讨会等方式判断是否采用该项目数据，具体判断如下。

在研究过程中，我们从数据中剔除了铝模项目，因为此类项目的模板用量较少，且无法与传统模板体系的数据相拟合。此外，我们发现特型建筑项目（如剧场、体育场、机场等非住宅类项目）的模板数据与传统住宅项目的拟合度较差。同时，为确保预测模型的准确性，我们还剔除了异常数据，例如由于工期延误或停工而导致模板用量超过预算值的情况。

我们主要集中收集了传统模板体系的住宅类项目所有非实体材料的数据，并将这些数据用于建立预测模型。通过整合传统模板体系住宅类项目的数据集，并排除铝模项目、特型建筑项目和异常数据，可以建立准确的模板用量预测模型。这样的模型将为后续的工程项目提供重要的参考，帮助规划和控制模板用量，提高施工效率，并有效地管理项目成本。

2.2数据获取及处理

收集到项目模板数据后，对其中参数进行筛选和处理。

地上建筑面积和地下建筑面积是两个重要的参数，对于建筑项目的模板用量具有影响。在施工过程中，地下车库通常采用分流水段的施工作业方式，由于施工次数相对较多，模板容易达到设计的最大使用次数。而地上建筑受到工期、层高、养护等因素的限制，难以达到最大使用次数。

周转次数与模板用量有直接关系，周转次数指模板在施工周期内的重复利用次数。该因素既受材料的损耗程度影响，又受策划方案影响，对模板用量估算有直接影响。

层高作为反映竖向结构的影响因素，随着层高的增加，每一层所需的模板数量也会增加。较高的层高意味着需要更多的竖向模板。因此，建筑物的层高越高，所需的模板用量也会随之增加。由于首层和顶层可能与标准层的层高不一致，这里的层高指标准层层高或具有代表性的层高，如所有层高的中位数、众数、平均数等。

3 数据整理与模板用量预测

通过上述步骤，本次研究收集了20个已完工项目的数据，进行研究，收集与模板用量相关的数据，包括施工项目的特征信息和实际使用的模板用量数据。确保数据包含足够的样本数量和多样性，以代表不同类型和规模的施工项目。对数据进行处理，去除异常值和缺失数据，提取对模板用量预测有影响的特征值。

然后将数据划分：将收集到的数据集划分为训练集、测试集。通常采用70%的数据作为训练集，30%作为测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，测试集用于模型的选择和优化以及评估模型的性能和泛化能力。

表1 模板用量预估数据集

利用该数据可进行建模拟合，预估模板用量。通过建模发现，在项目数量较少时，适当减少参数数量有助于提高预测准确度，在本次研究中，整理后的项目数据数量为20 个，在参数较多时，误差明显增大，最后调整输入参数4个，分别为地下面积、地上面积、周转次数、代表层高，输出参数1个，即模板用量。其中地下面积为该施工项目的地下建筑设计面积，地上面积为地上建筑设计面积，周转次数为水平模板的设计周转次数，代表层高为该项目的层高的中位数，模板用量为该项目的实际模板总用量。

4 结论

针对验证模板用量快速预估数学模型的有效性和模板用量预测需求，对在施和完工项目的非实体材料数据进行处理和分析。施工项目中多个参数可能对模板用量产生影响，如地下面积、地上面积、周转次数、代表层高等。收集和分析相关数据，确定直接影响模板用量的参数，并探究它们之间的关系。研究中发现在项目数量较少时适当减少输入参数有助于提高预测精度。深入了解这些因素可提供更准确的模板用量预测，并为施工项目规划和管理提供指导和优化建议。