Разработка инжинирингового подхода к моделированию ценообразования на рынке строительных материалов

2017/10/31 Статьи

Авторы статьи: Е.В. Пучков

30 сентября 2017 года запущена в опытную эксплуатацию государственная информационная система ценообразования в строительстве. Эти работы проводятся в рамках реформы системы ценообразования Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации.  Материальные ресурсы являются одним из основных элементов сметной стоимости строительства. Номенклатура материальных ресурсов в государственной информационной системе ценообразования насчитывает более 60 тыс. наименований. Для крупномасштабных строительных проектов, увеличение расходов на их строительство является предметом серьезного беспокойства, особенно из-за долгих сроков строительства. В частности, колебания цен на строительные материалы требуют прогнозирование затрат. Многие исследователи пытаются точно оценить перерасход, но прогнозирование цен для многочисленных строительных материалов требует упрощенный и автоматизированный процесс. Все вышесказанное дает право считать актуальной выбранную тему работы и подтверждает необходимость разработки инжинирингового подхода к моделированию ценообразования на рынке строительных материалов, включающего методические и практические рекомендации по формированию автоматизированной гибридной интеллектуальной системы для множественного прогнозирования временных рядов.

При разработке гибридной интеллектуальной системы рассматриваются как методы статистики -  линейная регрессия и авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, так и методы машинного обучения - градиентный бустинг и рекуррентные нейронные сети, а также методы композиции алгоритмов (ансамблей) для взаимной компенсации ошибок прогнозов. Применение этих методов позволит удовлетворить основные требования, предъявляемые к данным и результатам прогнозирования.

Укрупненно процесс анализа данных можно разделить на три блока (рисунок 1): интеграция данных в хранилище, построение гибридной прогнозной модели, проведение прогноза.

Рисунок 1 – Структура автоматизированной гибридной интеллектуальной системы прогнозирования временных рядов

Интеграция данных в целом независимый процесс и зависит от источников информации и типов структур хранения данных. В работе предполагается использование OLAP технологии и многомерного хранилища данных для реализации последующего анализа и прогнозирования временных рядов. Непосредственно к блоку построения гибридной модели можно отнести следующие этапы: конфигурирование задачи, разделение данных, очистка данных, создание признаков, отбор признаков, построение моделей, формирование ансамбля, диагностика. Блок построения гибридной прогнозной модели должен выполняться автоматически, без вмешательства специалиста, за исключением конфигурирования задачи. Блок прогнозирования заключается в применении построенной модели для проведения прогноза с возможностью визуализации результатов, а также предоставления отчета о качестве модели на доступных данных. Согласно полученной информации аналитик может уже экспертным путем определить применимость прогнозов для принятия последующих решений или сконфигурировать построение модели в ручном режиме.

Процесс управление расходами, невозможен без научно-обоснованных подходов к прогнозированию стоимости материальных ресурсов на основе рыночного мониторинга их текущей стоимости. Предлагаемый инжиниринговый подход, включающий в себя блок интеграции данных в хранилище, методологию автоматизированного построения гибридной прогнозной модели и ее адаптации к новым данным, блок проведения прогноза и интерпретации результатов, в полной мере позволяет увидеть потенциал его использования в прогнозировании развития не только отдельных сегментов строительного рынка (в частности, строительных материалов), но и в управлении стоимостью строительства в целом на уровне отдельного предприятия и региона.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 17-01-00888 а.

Литература

  1. Дидковская О.В., Коновалова М.А. Итоги и перспективы реформирования и развития системы строительного ценообразования // Традиции и инновации в строительстве и архитектуре. Строительство сборник статей. СГТУ, Самара, 2017.
  2. Kitova O.V., Kolmakov I.V Hybrid intelligent system of forecasting of the socio-economic development of the country // IJABER , Vol. 14, No. 9 (2016), 5755-5766.
  3. V.Suveka, Dr. T.Shanmuga Priya A review on prediction of material prices in construction projects // International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET) Volume: 03 Issue: 11, 2016.