CN107958043A - 一种电网工程预算清单自动生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电网工程预算清单自动生成方法,与现有技术相比解决了电网工程预算需依赖人工生成的缺陷。本发明包括以下步骤:构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵,对所有历史电网工程项目文件进行拆分,形成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,并根据模糊聚类方法建立模糊相似矩阵;构建参考工程项目文件库,根据模糊相似矩阵的聚类结果形成参考工程项目文件库;预算清单的自动生成,通过待预算电网工程的工程基本信息,从参考工程项目文件中查找匹配的记录,并根据实际工程情况进行微调,得到电网工程预算清单。本发明输入相关工程信息后,能够自动生成工程预算,避免了人工计算的复杂过程,大大提高了效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域,具体来说是一种电网工程预算清单自动生成方法。
背景技术
电网技改工程预算编制是技改工程招投标报价、确定工程造价和甲乙双方决算的主要依据,是施工管理的基础。由于电网技改工程预算编制信息数据量大、预算格式不统一、数据变动频繁,存在着电网技改管控过程中预算编制不合理、统计分析困难、预算与储备、招投标等之间的信息有偏差等问题,很难高效、合理管控整个电网技改工程项目进度、成本等情况。并且,目前电网技改工程预算编制均依赖于手工计算,工程量、工程量清单计价和人材机分析不能协同工作,加上电网工程存在诸多细节要素的特殊性,致使预算生成过于缓慢,且效率极低。
因此,如何研发出一种电网工程预算自动生成方法已经成为急需解决的技术问题
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中电网工程预算需依赖人工生成的缺陷,提供一种电网工程预算清单自动生成方法来解决上述问题。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种电网工程预算清单自动生成方法,包括以下步骤:
构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵,对所有历史电网工程项目文件进行拆分,形成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,并根据模糊聚类方法建立模糊相似矩阵;
构建参考工程项目文件库,根据模糊相似矩阵的聚类结果形成参考工程项目文件库;
预算清单的自动生成,通过待预算电网工程的工程基本信息,从参考工程项目文件中查找匹配的记录,并根据实际工程情况进行微调,得到电网工程预算清单。
所述的构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵包括以下步骤:
读取所有历史电网工程项目文件,分别用F1、F2、…、Fn表示,n为历史电网工程项目文件数,设文件集F={F1、F2、…、Fn};
对所有历史电网工程项目文件进行拆分,每个文件Fi拆分成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,
Fi={Ci、Mi、Oi},
Ci为工程基本信息集合,Mi为工程量清单项集合,Oi为费用项集合;
其中,
表示工程编号,表示工程Ci的工程名称,表示工程Ci的工程阶段,表示工程Ci的工程性质,表示工程Ci的工程项目划分,表示工程Ci的电压等级,表示工程Ci的工程地区类型,表示工程Ci的特殊地区,表示工程Ci的基本预备费费率,表示工程Ci的计税模式,表示工程Ci的计税税率;
表示工程Ci的工程编号,表示工程量清单项Mi的清单,表示工程量清单项Mi的清单名称,表示工程量清单项Mi的规格型号,表示工程量清单项Mi的单位,表示工程量清单项Mi的工程量,表示工程量清单项Mi的单价,表示工程量清单项Mi的清单合价,表示工程量清单项Mi的合价,表示工程量清单项Mi的说明;
表示工程Ci的工程编号,表示费用项Oi的费用编号,表示费用项Oi的费用名称,表示费用项Oi的取费基数,表示费用项Oi的费用,表示费用项Oi的说明;
对所有历史电网工程项目文件进行模糊聚类。
所述的构建参考工程项目文件库包括以下步骤:
对参考工程项目文件库用F‘={F’1,F’2,...,F’n}表示,n为参考工程项目文件库中包含的项目文件数,
根据历史电网工程项目文件拆分方法,将参考工程项目文件F’i拆分成基本信息C'i、工程量清单项M'i和费用项集合O'i,即Fi’={Ci‘,Mi’,Oi‘};
构建参考电网工程项目文件的基本信息集合C'i和数据矩阵Ubase‘,
根据待分类电网工程项目文件的基本信息模糊相似矩阵的聚类结果,从对应的原始数据矩阵每一类中抽取一条包含 的内容,并置构建参考工程项目文件的基本信息矩阵内容为模糊相似矩阵中聚类的顺序号;
构建参考工程项目文件的基本信息矩阵为所在类中所有内容的交集
由此,形成参考工程项目文件的基本信息集合:
该集合中每一条记录内容唯一;
其对应的数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,即参考电网工程文件库中包含的文件数;
构建参考工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵,
设数值型属性为N、数量为C(N),则数值型属性聚类中心计算公式如下:
计算N的平均值:
计算N的方差:
统计N的参考信息N′:
根据待分类电网工程项目文件的工程量清单项和费用项模糊相似矩阵的聚类结果,利用数值型属性聚类中心计算公式分别对工程量清单项原始数据矩阵和费用项原始矩阵各聚类中心进行计算;
每个矩阵每一类中心项组合形成各类的参考信息,并形成参考电网工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵;
工程量清单项集合
对应的工程量清单项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含清单项聚类数;
费用项集合
对应的费用项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含费用项聚类数。
基本信息集合C'i、工程量清单项集合Mi′和费用项集合Oi′组合形成参考工程项目文件库。
所述预算清单的自动生成包括以下步骤:
确定待预算的电网工程基本信息,包括输入自定义工程名称,选择公司名称、项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段和工程性质;
待预算电网工程项目清单自动生成,
通过确定项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段在参考电网工程项目文件的基本信息集合中搜索匹配的记录,
再根据工程编码规则和工程名称组成规则,形成待预算电网工程项目的基本信息;
工程编码规则为各省电力公司在国家电网的编码、省公司本部编号或市区或县、用户编码、年份、专业类别和序号按顺序依次组合生成;专业类别中“S”表示输电,“B”表示变电,“P”表示配电,“Z”表示自动化,“J”表示继电保护及安全自动装置为,“D”表示调度,“T”表示通信,“A”表示安全措施,“Q”表示其他;工程名称为公司名称、电压等级、自定义名称和工程性质按顺序依次组合而成;
同时,根据相匹配的内容,确定参考电网工程项目文件中相匹配的清单项和费用项,形成待预算电网工程项目的清单项和费用项;
根据实际工程需要,对自动生成的待预算电网工程项目内容进行调整,实现电网工程预算清单的快速生成。
所述的对所有历史电网工程项目文件进行模糊聚类包括以下步骤:
构建n个待分类电网工程项目文件的原始数据矩阵;
根据工程基本信息集合Ci构建具有11个指标表示电网工程的基本属性,则待分类电网工程项目文件的基本信息论域Ubase的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数;
根据工程量清单项集合Mi,构建具有10个指标表示电网工程的清单特征,则待分类电网工程项目文件的工程量清单项论域Ulist的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,l为每个历史电网工程项目文件中包含的工程量清单数;
根据费用项集合Oi,构建具有6个指标表示电网工程的费用特征,则待分类电网工程项目文件的费用项论域Ucost的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,k为每个历史电网工程项目文件中包含的费用项目数;
根据待分类电网工程项目文件的基本信息、清单和费用的原始数据矩阵,分别建立模糊相似矩阵;
设S(Fi,Fj)表示文件Fi和文件Fj之间的相似度,相似度公式如下:
对于字符型属性,相似度计算公式如下:
其中X,Y分别为文件Fi和文件Fj字符型属性的值;
对于数值型属性,进行归一化处理,相似度计算公式如下:
S(X,Y)=αD(X,Y)+βR(X,Y),
其中,X、Y分别为文件Fi、文件Fj数值型属性的值,且在[0,1]之间,m为每个原始数据矩阵中的指标数,δj为原始数据矩阵中第j个数值型属性因子的权值,α和β为D(X,Y)和R(X,Y)权重系数,满足α+β=1;
对基本信息中的 内容进行精确比较,内容相同的聚为一类;
根据基本信息聚类结果,通过工程编号对工程量清单项和费用项进行初步分类,再根据相似度公式进一步聚类,从而获得待分类电网工程项目文件的基本信息、工程量清单项和费用项的模糊相似矩阵S;
将模糊矩阵S通过逐次平方法求出其传递闭包阵S*=t(S),取阈值γ对进行S*截割,
对任意γ∈[0,1],记为称为S的γ-截矩阵。其中
按不同的γ值进行分类,得到不同的聚类结果。
有益效果
本发明的一种电网工程预算清单自动生成方法,与现有技术相比输入相关工程信息后,能够自动生成工程预算,避免了人工计算的复杂过程,大大提高了效率。本发明先对历史电网工程项目文件进行拆分,获取到历史工程信息、清单和费用情况,通过对其建立矩阵以聚类建立参考工程项目文件库,使得只需要输入待生成预算工程的基本信息,即可自动根据参考工程项目文件库生成预算清单,能统一、规范工程量计算和工程计价,有利于工程款的拨付和工程造价的最终结算,有利于掌控电网技改工程项目总体投资造价,为电网技改工程项目提供有力的保障。
附图说明
图1为本发明的方法顺序图。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识,用以较佳的实施例及附图配合详细的说明,说明如下:
如图1所示,本发明所述的一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步,构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵。对所有历史电网工程项目文件进行拆分,形成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,并根据模糊聚类方法建立模糊相似矩阵。在此,将以往的电网工程项目文件进行拆分,拆分成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,针对这三个集合根据模糊聚类分析方法建立模糊相似矩阵,以便于构建参考工程项目文件库。其具体步骤如下:
(1)读取所有历史电网工程项目文件,分别用F1、F2、…、Fn表示,n为历史电网工程项目文件数,设文件集F={F1、F2、…、Fn}。
(2)对所有历史电网工程项目文件进行拆分,每个文件Fi拆分成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合。因为一个电网工程项目对应一条基本信息记录,对应多条工程量清单项记录和费用项记录,工程量清单项记录和费用项记录内容在计算上有关联,但在数据结构形式上没有关联,为方便聚类分析,将每个项目文件拆分成基本信息、工程量清单项和费用项三个集合。
Fi={Ci、Mi、Oi},
Ci为工程基本信息集合,Mi为工程量清单项集合,Oi为费用项集合。
其中,
表示工程编号,表示工程Ci的工程名称,表示工程Ci的工程阶段,表示工程Ci的工程性质,表示工程Ci的工程项目划分,表示工程Ci的电压等级,表示工程Ci的工程地区类型,表示工程Ci的特殊地区,表示工程Ci的基本预备费费率,表示工程Ci的计税模式,表示工程Ci的计税税率。
表示工程Ci的工程编号,表示工程量清单项Mi的清单,表示工程量清单项Mi的清单名称,表示工程量清单项Mi的规格型号,表示工程量清单项Mi的单位,表示工程量清单项Mi的工程量,表示工程量清单项Mi的单价,表示工程量清单项Mi的清单合价,表示工程量清单项Mi的合价,表示工程量清单项Mi的说明。
表示工程Ci的工程编号,表示费用项Oi的费用编号,表示费用项Oi的费用名称,表示费用项Oi的取费基数,表示费用项Oi的费用,表示费用项Oi的说明。
(3)对所有历史电网工程项目文件进行模糊聚类,以将相似工程聚集在一起形成一类,其具体步骤如下:
A、构建n个待分类电网工程项目文件的原始数据矩阵。
A1、根据工程基本信息集合Ci构建具有11个指标表示电网工程的基本属性,则待分类电网工程项目文件的基本信息论域Ubase的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数。
A2、根据工程量清单项集合Mi,构建具有10个指标表示电网工程的清单特征,则待分类电网工程项目文件的工程量清单项论域Ulist的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,l为每个历史电网工程项目文件中包含的工程量清单数。
A3、根据费用项集合Oi,构建具有6个指标表示电网工程的费用特征,则待分类电网工程项目文件的费用项论域Ucost的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,k为每个历史电网工程项目文件中包含的费用项目数。
B、根据待分类电网工程项目文件的基本信息、清单和费用的原始数据矩阵,选用模糊聚类分析中基于模糊等价关系的传递闭包法,首先确定相似度计算公式,再分别对基本信息、清单和费用的原始数据矩阵进行聚类分析,从而分别建立对应的模糊相似矩阵Ubase S'、Ulist S'、Ucost S'。
B1、设S(Fi,Fj)表示文件Fi和文件Fj之间的相似度,即相似系数,按照相似度计算公式,算出衡量被分类对象文件Fi和文件Fj之间的相似系数,从而确定在论域U上的模糊关系矩阵,相似度公式如下:
对于字符型属性,相似度计算公式如下:
其中X,Y分别为文件Fi和文件Fj字符型属性的值;
对于数值型属性,进行归一化处理,相似度计算公式如下:
S(X,Y)=αD(X,Y)+βR(X,Y),
其中,X、Y分别为文件Fi、文件Fj数值型属性的值,且在[0,1]之间,m为每个原始数据矩阵中的指标数,δj为原始数据矩阵中第j个数值型属性因子的权值,α和β为D(X,Y)和R(X,Y)权重系数,满足α+β=1,如α和β可以均为0.5。
B2、对基本信息中的 内容进行精确比较,内容相同的聚为一类。
B3、根据基本信息聚类结果,通过工程编号对工程量清单项和费用项进行初步分类,再根据相似度公式进一步聚类,从而获得待分类电网工程项目文件的基本信息、工程量清单项和费用项的模糊关系矩阵Ubase S、Ulist S、Ucost S;
C、将模糊关系矩阵Ubase S、Ulist S、Ucost S通过逐次平方法分别求出其传递闭包阵从而最终获得待分类电网工程项目文件的基本信息、工程量清单项和费用项的模糊相似矩阵Ubase S'、Ulist S'、Ucost S'。
逐次平方法具体计算公式如下:
设传递闭包阵为S*=t(S),取阈值γ对S*进行截割,
对任意γ∈[0,1],记为称为S的γ-截矩阵。其中
按不同的γ值进行分类,得到不同的聚类结果。
第二步,构建参考工程项目文件库,根据模糊相似矩阵的聚类结果形成参考工程项目文件库。因为历史电网工程项目文件库中同一类工程记录很多,通过模糊聚类,确保参考电网工程项目文件的基本信息集合中同一类工程基本信息记录唯一,通过工程编码关联的参考电网工程项目文件的工程量清单项集合中,与基本信息集合相对应的同一类工程量清单项也唯一,通过工程编码关联的参考电网工程项目文件的工程量清单费用项集合中,与基本信息集合相对应的同一类费用项也唯一,这样参考电网工程项目文件的基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合组合形成参考电网工程项目文件库,由此,确保在参考工程项目文件库中,对于同一类的工程记录唯一,相对于历史电网工程项目文件库,精简了很多,以便后续待预算工程项目清单高效地自动生成。
(1)对参考工程项目文件库用F‘={F’1,F’2,...,F’n}表示,n为参考工程项目文件库中包含的项目文件数。
根据历史电网工程项目文件拆分方法,将参考工程项目文件Fi’拆分成基本信息C'i、工程量清单项M'i和费用项集合O'i,即Fi’={Ci‘,Mi’,Oi‘}。
(2)构建参考电网工程项目文件的基本信息集合Ci'和数据矩阵Ubase‘。
根据待分类电网工程项目文件的基本信息模糊相似矩阵的聚类结果,从对应的原始数据矩阵每一类中抽取一条包含 的内容,并置构建参考工程项目文件的基本信息矩阵内容为模糊相似矩阵中聚类的顺序号。
构建参考工程项目文件的基本信息矩阵为所在类中所有内容的交集
由此,形成参考工程项目文件的基本信息集合:
该集合中每一条记录内容唯一;
其对应的数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,即参考电网工程文件库中包含的文件数。
(3)构建参考工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵。
A、设数值型属性为N、数量为C(N),则数值型属性聚类中心计算公式如下:
计算N的平均值:
计算N的方差:
统计N的参考信息N′:
B、根据待分类电网工程项目文件的工程量清单项和费用项模糊相似矩阵的聚类结果,利用数值型属性聚类中心计算公式分别对工程量清单项原始数据矩阵和费用项原始矩阵各聚类中心进行计算。
C、每个矩阵每一类中心项组合形成各类的参考信息,并形成参考电网工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵;
工程量清单项集合
对应的工程量清单项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含清单项聚类数;
费用项集合对应的费用项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含费用项聚类数。
D、基本信息集合C'i、工程量清单项集合Mi'和费用项集合Oi'组合形成参考工程项目文件库。
第三步,预算清单的自动生成。通过待预算电网工程的工程基本信息,从参考工程项目文件中查找匹配的记录,并根据实际工程情况进行微调,得到电网工程预算清单。其具体步骤如下:
(1)确定待预算的电网工程基本信息,包括输入自定义工程名称,选择公司名称、项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段和工程性质。
(2)待预算电网工程项目清单自动生成,
通过确定项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段在参考电网工程项目文件的基本信息集合中查找相匹配的记录并调用。
再根据工程编码规则和工程名称组成规则,形成待预算电网工程项目的基本信息。
工程编码规则是由各省电力公司在国家电网的编码、省公司本部编号或市区或县、用户编码、年份、专业类别和序号按顺序依次组合生成;专业类别中“S”表示输电,“B”表示变电,“P”表示配电,“Z”表示自动化,“J”表示继电保护及安全自动装置为,“D”表示调度,“T”表示通信,“A”表示安全措施,“Q”表示其他;工程名称由公司名称、电压等级、自定义名称和工程性质按顺序依次组合而成。
同时,根据相匹配的内容,确定参考电网工程项目文件中相匹配的清单项和费用项,形成待预算电网工程项目的清单项和费用项。
(3)最后根据实际工程需要,对自动生成的待预算电网工程项目内容进行调整,从而实现电网工程预算清单的快速生成。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (5)
1.一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
11)构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵,对所有历史电网工程项目文件进行拆分,形成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,并根据模糊聚类方法建立模糊相似矩阵;
12)构建参考工程项目文件库,根据模糊相似矩阵的聚类结果形成参考工程项目文件库;
13)预算清单的自动生成,通过待预算电网工程的工程基本信息,从参考工程项目文件中查找匹配的记录,并根据实际工程情况进行微调,得到电网工程预算清单。
2.根据权利要求1所述的一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,所述的构建所有历史电网工程项目文件的模糊相似矩阵包括以下步骤:
21)读取所有历史电网工程项目文件,分别用F1、F2、…、Fn表示,n为历史电网工程项目文件数,设文件集F={F1、F2、…、Fn};
22)对所有历史电网工程项目文件进行拆分,每个文件Fi拆分成工程基本信息集合、工程量清单项集合和费用项集合,
Fi={Ci、Mi、Oi},
Ci为工程基本信息集合,Mi为工程量清单项集合,Oi为费用项集合;
其中,
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<mi>C</mi>
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<mi>s</mi>
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</mrow>
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<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>C</mi>
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<mrow>
<mi>B</mi>
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<mi>l</mi>
<mi>l</mi>
<mi>M</mi>
<mi>o</mi>
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</mrow>
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<msubsup>
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<mrow>
<mi>B</mi>
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<mi>l</mi>
<mi>l</mi>
<mi>R</mi>
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<mi>t</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
表示工程编号,表示工程Ci的工程名称,表示工程Ci的工程阶段,表示工程Ci的工程性质,表示工程Ci的工程项目划分,表示工程Ci的电压等级,表示工程Ci的工程地区类型,表示工程Ci的特殊地区,表示工程Ci的基本预备费费率,表示工程Ci的计税模式,表示工程Ci的计税税率;
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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</mrow>
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<mrow>
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</mrow>
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<mi>M</mi>
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<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>o</mi>
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</mrow>
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<mo>,</mo>
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</mrow>
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</mrow>
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<mrow>
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</mrow>
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</mrow>
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<mtr>
<mtd>
<mrow>
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<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>P</mi>
<mn>0</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>M</mi>
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<mrow>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
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<mo>,</mo>
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<mi>M</mi>
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<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>o</mi>
<mi>t</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>,</mo>
</mrow>
表示工程Ci的工程编号,表示工程量清单项Mi的清单,表示工程量清单项Mi的清单名称,表示工程量清单项Mi的规格型号,表示工程量清单项Mi的单位,表示工程量清单项Mi的工程量,表示工程量清单项Mi的单价,表示工程量清单项Mi的清单合价,表示工程量清单项Mi的合价,表示工程量清单项Mi的说明;
<mrow>
<msub>
<mi>O</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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<msubsup>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>C</mi>
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</mrow>
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<mrow>
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</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
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<mi>O</mi>
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<mrow>
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<mi>m</mi>
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</mrow>
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<mo>,</mo>
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<mo>,</mo>
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</mrow>
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<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>o</mi>
<mi>t</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>}</mo>
<mo>,</mo>
</mrow>
表示工程Ci的工程编号,表示费用项Oi的费用编号,表示费用项Oi的费用名称,表示费用项Oi的取费基数,表示费用项Oi的费用,表示费用项Oi的说明;
23)对所有历史电网工程项目文件进行模糊聚类。
3.根据权利要求1所述的一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,所述的构建参考工程项目文件库包括以下步骤:
31)对参考工程项目文件库用F′={F′1,F′2,...,F′n}表示,n为参考工程项目文件库中包含的项目文件数,
根据历史电网工程项目文件拆分方法,将参考工程项目文件Fi′拆分成基本信息C'i、工程量清单项M'i和费用项集合O'i,即Fi′={Ci′,Mi′Oi′};
32)构建参考电网工程项目文件的基本信息集合C'i和数据矩阵Ubase′,
根据待分类电网工程项目文件的基本信息模糊相似矩阵的聚类结果,从对应的原始数据矩阵每一类中抽取一条包含 的内容,并置构建参考工程项目文件的基本信息矩阵内容为模糊相似矩阵中聚类的顺序号;
构建参考工程项目文件的基本信息矩阵为所在类中所有内容的交集
由此,形成参考工程项目文件的基本信息集合:
<mfenced open = "" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
</msup>
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<mi>C</mi>
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<mo>,</mo>
<mi>S</mi>
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<mi>Re</mi>
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<mo>,</mo>
<mi>B</mi>
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<mi>l</mi>
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</mrow>
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<mo>,</mo>
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<mi>C</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>,</mo>
<mi>B</mi>
<mi>i</mi>
<mi>l</mi>
<mi>l</mi>
<mi>R</mi>
<mi>a</mi>
<mi>t</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
该集合中每一条记录内容唯一;
其对应的数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,即参考电网工程文件库中包含的文件数;
33)构建参考工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵,
331)设数值型属性为N、数量为C(N),则数值型属性聚类中心计算公式如下:
计算N的平均值:
<mrow>
<mover>
<mi>N</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>i</mi>
<mrow>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</munderover>
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<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
计算N的方差:
<mrow>
<msup>
<mi>S</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>N</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<mi>c</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
统计N的参考信息N′:
<mrow>
<msup>
<mi>N</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>=</mo>
<mover>
<msup>
<mi>N</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>&PlusMinus;</mo>
<msup>
<mi>S</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>N</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
332)根据待分类电网工程项目文件的工程量清单项和费用项模糊相似矩阵的聚类结果,利用数值型属性聚类中心计算公式分别对工程量清单项原始数据矩阵和费用项原始矩阵各聚类中心进行计算;
333)每个矩阵每一类中心项组合形成各类的参考信息,并形成参考电网工程项目文件的工程量清单项集合及矩阵、费用项集合及矩阵;
工程量清单项集合
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<msub>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
</msup>
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<mo>,</mo>
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<mi>M</mi>
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<mo>,</mo>
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<mi>M</mi>
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<mrow>
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<mi>U</mi>
<mi>n</mi>
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<mi>t</mi>
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<mi>c</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
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<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
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<mtr>
<mtd>
<mrow>
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<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>,</mo>
<mi>P</mi>
<mn>0</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
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<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>,</mo>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
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<mi>M</mi>
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</mrow>
</msubsup>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>,</mo>
</mrow>
对应的工程量清单项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含清单项聚类数;
费用项集合
对应的费用项数据矩阵:
其中,n为待分类电网工程项目文件的基本信息聚类类别数,l为每一类包含费用项聚类数;
334)基本信息集合C'i、工程量清单项集合Mi′和费用项集合Oi′组合形成参考工程项目文件库。
4.根据权利要求1所述的一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,所述预算清单的自动生成包括以下步骤:
41)确定待预算的电网工程基本信息,包括输入自定义工程名称,选择公司名称、项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段和工程性质;
42)待预算电网工程项目清单自动生成,
通过确定项目划分、电压等级、地区类型、税率、特殊地区、工程阶段在参考电网工程项目文件的基本信息集合中搜索匹配的记录,
再根据工程编码规则和工程名称组成规则,形成待预算电网工程项目的基本信息;
工程编码规则为各省电力公司在国家电网的编码、省公司本部编号或市区或县、用户编码、年份、专业类别和序号按顺序依次组合生成;专业类别中“S”表示输电,“B”表示变电,“P”表示配电,“Z”表示自动化,“J”表示继电保护及安全自动装置为,“D”表示调度,“T”表示通信,“A”表示安全措施,“Q”表示其他;工程名称为公司名称、电压等级、自定义名称和工程性质按顺序依次组合而成;
同时,根据相匹配的内容,确定参考电网工程项目文件中相匹配的清单项和费用项,形成待预算电网工程项目的清单项和费用项;
43)根据实际工程需要,对自动生成的待预算电网工程项目内容进行调整,实现电网工程预算清单的快速生成。
5.根据权利要求2所述的一种电网工程预算清单自动生成方法,其特征在于,所述的对所有历史电网工程项目文件进行模糊聚类包括以下步骤:
51)构建n个待分类电网工程项目文件的原始数据矩阵;
511)根据工程基本信息集合Ci构建具有11个指标表示电网工程的基本属性,则待分类电网工程项目文件的基本信息论域Ubase的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数;
512)根据工程量清单项集合Mi,构建具有10个指标表示电网工程的清单特征,则待分类电网工程项目文件的工程量清单项论域Ulist的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,l为每个历史电网工程项目文件中包含的工程量清单数;
513)根据费用项集合Oi,构建具有6个指标表示电网工程的费用特征,则待分类电网工程项目文件的费用项论域Ucost的原始数据矩阵如下:
其中,n为历史电网工程项目文件数,k为每个历史电网工程项目文件中包含的费用项目数;
52)根据待分类电网工程项目文件的基本信息、清单和费用的原始数据矩阵,分别建立模糊相似矩阵;
521)设S(Fi,Fj)表示文件Fi和文件Fj之间的相似度,相似度公式如下:
对于字符型属性,相似度计算公式如下:
<mrow>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>,</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
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<mrow>
<mi>X</mi>
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<mi>Y</mi>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mrow>
<mi>X</mi>
<mo>&cup;</mo>
<mi>Y</mi>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mrow>
<mi>X</mi>
<mo>&cap;</mo>
<mi>Y</mi>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mi>X</mi>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mrow>
<mi>X</mi>
<mo>&cap;</mo>
<mi>Y</mi>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中X,Y分别为文件Fi和文件Fj字符型属性的值;
对于数值型属性,进行归一化处理,相似度计算公式如下:
S(X,Y)=αD(X,Y)+βR(X,Y),
<mrow>
<mi>D</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>,</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<msqrt>
<mrow>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mi>m</mi>
</mfrac>
<munderover>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mi>y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
<mo>,</mo>
</mrow>
<mrow>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>X</mi>
<mo>,</mo>
<mi>Y</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</msubsup>
<msup>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
<msqrt>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</msubsup>
<msup>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
<msup>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>m</mi>
</msubsup>
<msup>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
<msup>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中,X、Y分别为文件Fi、文件Fj数值型属性的值,且在[0,1]之间,m为每个原始数据矩阵中的指标数,δj为原始数据矩阵中第j个数值型属性因子的权值,α和β为D(X,Y)和R(X,Y)权重系数,满足α+β=1;
522)对基本信息中的 内容进行精确比较,内容相同的聚为一类;
523)根据基本信息聚类结果,通过工程编号对工程量清单项和费用项进行初步分类,再根据相似度公式进一步聚类,从而获得待分类电网工程项目文件的基本信息、工程量清单项和费用项的模糊相似矩阵S;
53)将模糊矩阵S通过逐次平方法求出其传递闭包阵S*=t(S),取阈值γ对进行S*截割,
对任意γ∈[0,1],记为称为S的γ-截矩阵。其中
<mrow>
<msubsup>
<mi>&gamma;s</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mi>&gamma;</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo><</mo>
<mi>&gamma;</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
</mrow>
按不同的γ值进行分类,得到不同的聚类结果。
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