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BP神經網絡模型的應用范圍比較寬廣，它也是眾多神經網絡模型中的一種使用效率較好的方式。該種神經網絡利用存儲空間和不斷學習注入新的內容將工程造價中的輸入、輸出關系具體呈現出來，運行時，可以有效降低網絡使用的誤差幾率。這一過程中使用的算法為梯度下降法，利用反向傳播的理論對網絡中的權值和閥值進行靈活調整和運用。BP神經網絡中統計數據的輸入是由輸入層完成的，輸入層直接和隱層相聯系，隱層又直接和輸出層對接，而隱層可由單一層充當，也可以是多層結構，此時輸入層和輸入層之間神經個數的具體量可以根據系統公式來定，因此數據在輸入后的輸出過程比較便捷。實際運算中，每一神經元連接強度的權值存在差異性，輸入數據的影響程度也會隨著權值的增大而加深。BP神經網絡算法通常包括兩項內容，一是通過正向傳播的樣本輸入，二是通過反向傳播的誤差數據反饋修正權值。正向傳播主要是從輸入層完成樣本的輸入過程，接著經過隱層將數據信息傳遞到輸出層，此時若實際輸出結果和期望數值存在的差異，已經超過了事先設定的誤差，則為反向傳播。如果實際的輸出值和期望效果的差異比事前設定值要小，系統結束學習算法。該種算法可以利用反復學習與功能連續鍛煉的機會而促進運行過程的不斷更新，對權值和閥值的靈活調整要通過幾百次甚至幾萬次的映射，同時也要經過正向傳播和反向傳播的交替運行來完成，這樣才可以最大限度降低誤差。
TOC理論也叫做約束理論，英文全稱是TheoryofContraint，起初是用在制造業中的管理思維方式。不同事物中或者客觀系統中，對事物發展方向產生重要影響的總是關鍵的極少數，而絕大多數處于被制約地位，這是TOC理論的假設基礎，因此在對系統進行控制和領導時，只要將關鍵部分管理好，則可以收到事半功倍的效果。這一理論在工程造價的預控中有著重要的實踐意義。通過將影響工程造價超支的各種因素找出來，并羅列出最為關鍵的因素，作為調節造價的杠桿，著重控制這些因素，盡力消除制約，提高控制效率，可以實現預期的建設目標。關鍵鏈法是在TOC理論上形成的常用操作方式，同時也提出了TOC在對待并行項目中如何有效實現資源共享的辦法，核心原則是遵循整體優化而非局部優化方針，也即要在工程項目中，每一環節都要秉持著整體優化準則，將完成每一工序的保守時間抽出來，用一個合理的概率乘以相應工序時間值來作為工序的估計時間，同時還要在其中考慮相關的資源約束性。關鍵鏈的思考方式就是將時間和資源的約束性加以管理，把關鍵鏈網絡化并對項目和資源進行合理的規劃與整合，對工程造價控制過程的管理具有實踐應用意義，一般采用五步法實施，一要找出制約系統運行的因素，二是將制約因素中存在的潛力充分挖掘出來，三是使系統中的其余任務都服從第二步的挖掘策略，四是不斷提升制約因素的能力，五是若已有的制約因素已經消除，回到第一步，否則回到第二步，但是在回到第一步時不要讓管理慣性成為新的制約因素。
3BP神經網絡與TOC理論聯合使用對工程造價預控作用
工程造價通常是指一般的建設工程從計劃籌建到竣工驗收交付這一過程中，各個環節運作需要投資的總和，兼具投資和成本的雙重性。工程造價通從政府部門角度衡量算作一種投資從開發商角度來說則屬于項目成本。利用BP神經網絡和TOC理論可以對工程造價起到準確的預測作用，同時可以有效控制工程造價成本，最關鍵的問題是要處理好BP神經網絡最終預測結果與TOC理論的有機結合方式。一般來說，當工程造價中的BP神經網絡模型投入使用時，選擇的樣本數據也滿足建模的需求，那么可以進行擬建工程的初步概算，同時，也可以將合同金額的有關數據信息當做預測分析應用數據加以利用，計算出預測結果，確定建設工程決算和合同金額相比，實際增加或者降低的比值，依據預測結果的正值，可以為項目工程成本的超支項和負值節約不必要的開銷，按照預測結果中的向量水平將與其對應的合同各條款項相乘得出最終的統一值，依據制約理論的原則將該項結果的一半作為工程施工預留金控制的一部分，根據實際的情況，對預留金中的每一項采取增加或者減少的方式，確保新合同中的金額數量能夠滿足工程造價的需求，或者以此為依托，再形成新的金額向量。在這份新合同中，所計算的金額不僅包括原來工程量的清單計算方式，并且是已經進行優化的，具有可操作意義的，同時也包括了未來擬建工程依據原先的預測結果而形成的工程決算金額計劃，是具有科學預測性和前瞻性的，也能夠考慮到當前的狀態。所以，單純擬建工程項目在最初成本預測方面并不具有顯著的優勢，這和影響成本增高的因素有關。例如工程量的大小、工期的延長時間不同等，所以僅僅采用傳統的計算和預測方式沒有辦法獲取更為準確的數據，利用BP神經網絡可以更為精確地計算和度量各種數據，同時也可以為工程預算過程和建設目標成本控制提供更為科學的依據。TOC理論則在工程建設監督管理中發揮重要的作用，過程控制水平也會對造價預控質量起到重要的影響，即便預測得再精確與科學，離開完善的過程控制和管理，造價預控水平依然達不到預期的目的。TOC理論的運用，能夠有效發現工程建設中合同金額出現的變動問題，新構建的合同在實行過程中難免會遇到實際阻力，如果工程成本管理中出現了與原計劃背離的跡象，或者工程的決算方向沒有依據BP神經網絡的預測規則，那么很容易造成工程運行的瓶頸問題，此時為了保證工程建設項目的順利進行，或者為將風險與損失控制在最小范圍內，就要當機立斷根據預留資金的數量對整個決算實施過程進行相應的調整，同時還要對工程總合同金額做出適當的調整，以便使得每一環節都能夠協調運作，確保瓶頸問題不會帶來無法彌補的損失，控制好工程建設朝著良性循環方向發展。TOC理論的應用是為BP理論在過程干預中進行的補充，使二者達到優勢互補的效果，BP神經網絡重在事前的控制，也即通過精確計算和預測，可以提高事前控制力度，而TOC理論對過程控制效果良好，是典型的事中控制理論，將工程造價的事前控制與事中控制有機統一在一起，造價預控水平大為提高，可為工程建設項目節約成本的同時創造利潤，也是實現資源優化配置的有效途徑。
4總結
綜上所述，提高工程造價預控水平不僅關系到工程成本使用效率，還關系到各種資源優化配置水平，對建設項目投入和運行效果起著積極作用，基于BP神經網絡和TOC理論，不僅可以充分發揮二者各自的系統應用特點，還可以起到優勢互補的作用，同時可以為工程造價預控提供科學的依據，提高工程目標成本的控制力度。
作者：蘇亞欣 單位：昆明學院