[发明专利]一种轨道交通工程造价指标多维分析方法

说明书

本发明公开一种轨道交通工程造价指标多维分析方法，包括如下步骤：S1.基于分布式和高并发的计算机技术，获取样本数据；S2.通过分析算法处理数据；S3.分析结果并图像化。本方案可以快速的从不同维度分析指标及指标特征的影响。

技术领域

本发明涉及轨道交通造价审计技术，具体为一种轨道交通工程造价指标多维分析方法。

背景技术

随着我国经济实力不断增强,城市化发展的步伐也在逐渐加快，作为解决城市交通的重要手段——轨道交通建设也日益受到高度重视。现有的轨道交通工程造价指标数据繁多，并且同类型的指标直接差异较大，无法直观的知道一种工程结构类型的指标的水平，往往需要查询大量的历史数据，综合不同的特征，影响因素等才能得出该工程结构的指标水平及特征的影响权重等。现有技术只能人为的收集数据，做统计分析，耗时长，计算困难。

发明内容

为了克服现有技术提及的缺点，本发明提供一种轨道交通工程造价指标多维分析方法，可以快速的从不同维度分析指标及指标特征的影响。

本发明为解决上述问题采取的方案是：一种轨道交通工程造价指标多维分析方法，其方法包括如下步骤：

S1.基于分布式和高并发的计算机技术，获取样本数据；

S2.通过分析算法处理数据；

S3.分析结果并图像化。

进一步的，步骤S2中，需要了解指标范围时，采用平均偏差率算法；通过平均偏差率公式对S1中的样本数据指标计算出平均偏差率，从而分析出该组样本数据指标的平均波动值已经合理范围，平均偏差的可视化呈现，即在均线和上下限的范围波动,用于了解一组指标中，处于什么范围内是合理指标。

其中，所述平均偏差率算法的公式如下:D.＝(Σ|Yb-β|)/n；D.——表示平均偏差率；Yb——表示单个样本指标；β——表示当前指标平均指标；n——表示参与计算的指标样本数量。

进一步的，步骤S2中，需要分析特征对指标的影响权重时，选择多重线性回归算法；通过用多重线性回归算法，分析特征条件的及选定分析特征，分析特征与指标的影响权重关系，从而判断技术特征与指标的影响关系。

其中，所述多重线性回归算法的步骤如下：

b.建立模型:以二元线性回归模型为例，二元线性回归模型如下：y_i＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+μ_i，

类似的使用最小二乘法进行参数估计

b.拟合优度指标标准误差：对y值与模型估计值之间的离差的一种度量，其计算公式为：

c.确定置信范围：置信区间＝y’t_p*SE；其中，tp是自由度为n-k的t统计量数值表中的数值，n是观察值的个数，k是包括因变量在内的变量的个数。

进一步的，步骤S2中，需要分析特征与指标是否存在线性关系时，选择线性回归函数；用线性回归函数，分析技术特征与指标值是否存在线性关系，如果存在线性关系，则可以测算出技术特征值每增加一个单位指标的变化系数，如果不存在线性关系，则分析特征值与指标值拟合线的关系。

所述单线性回归函数算法的公式如下：

最小平方

正规方程

解正规方程求的a和b