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研究生: 柳志龍
Chih-lung Liu
論文名稱: 演化式專案現金流量預測模式之研究
Prediction Cash Flow for Construction Projects using Evolutionary Fuzzy Neural Inference Model
指導教授: 鄭明淵
Min-Yuan Cheng
口試委員: 陳鴻銘
Hung-Ming Chen
陳維東
Chen, W.T
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 營建工程系
Department of Civil and Construction Engineering
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 91
中文關鍵詞: 現金流量基因演算法模糊理論類神經網路集群分析
外文關鍵詞: Cash-flow, Genetic Algorithm, Fuzzy Logic, Neural Network, K-means Clustering
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  • 預測專案之現金流量,對營造廠財務之調度有極大的幫助,由於專案必須照著預定工程進度S-Curve所規劃的財務計畫執行,於工程期間持續預測現金流量趨勢,藉以管控工程進度之偏差,可增加專案財務的安全性。本研究透過案例學習發展建立一演化式專案現金流量預測模式,本模式首先利用集群分析的k-means演算法,針對工程歷史案例進行非監督式分群,將案例聚類成群內相似度高,群間差異性大的群組,然後應用融合基因演算法、模糊邏輯與類神經網路所發展而成的「演化式模糊類神經推論模式」(Evolutionary Fuzzy Neural Inference Model-EFNIM)為核心,學習過去相似案例的現金流量曲線,求出專案連續性現金流量與預測期現金流量值之映射關係。再藉此預測模式預測監控專案工程期間現金流量曲線之趨勢變化,並根據監控結果研擬專案財務因應策略,此策略係在計算求得現金流量預測值與預定工程進度之支出現金流量差異後,在不影響總工期之限制條件下利用浮時,調整作業起始時間及施工速率,改變現金資源需求,使得現況S-Curve趨向預定S-Curve之財務規劃目標,協助專案管理者利用支出現金流量進行專案進度管控。
    本研究藉由模式實際案例應用,驗證所建立的預測模式在預測現金流量上有良好的表現,可提供準確性之即時預測,在專案財務因應策略運用上,具體提供穩定財務需求之專案進度建議,協助管理者改善修正進度偏差,讓財會人員能事先進行財務調度,逹成提升專案財務安全之目標。


    Forecasting project cash-flow greatly impacts on project cost management. A financial plan according to the S-Curve should be executed to modify progress schedules and increase project success. Two approaches were used in this study. Firstly, the K-means algorithm was employed to accomplish unsupervised clustering which clusters projects with similar features together. It will reduce the discrepancy of data sets. Afterward, an inference engine, Evolutionary Fuzzy Neural Inference Model (EFNIM), was used, which fuses three Artificial Intelligence approaches together, that are Genetic Algorithm, Fuzzy Logic and Neural Network. The EFNIM was the core to forecast the desired cash-flow quantity with three front cash-flow quantities basing on clustered historical data. With the developed project cash-flow forecasting model, the trend of cash-flow could be predicted. To compare the results with the S-Curve, the project cash-flow can be managed and strategies can be yield. The strategies will be planed according to real-world factors such as float, progress execution time, construction rates, resource demands, and so on, to optimize the current financial plan with the concept of further cash-flow management. Managers can use the predicted cash-flow to handle project progress.
    With cases studies, this study demonstrated that the developed project cash-flow forecasting model can offer accurate prediction results immediately. For project cash-flow management, the financial demands can be resulted as references for project managers. That assists managers to modify progress schedules and projects success under original budgets.

    目錄 第一章 緒論 1 1.1 研究動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究範圍與限制 3 1.4 研究流程與方法 4 1.4.1 研究內容 4 1.4.2 研究流程 5 1.5 論文架構 7 第二章 文獻回顧 9 2.1工程專案現金流量之探討 9 2.1.1工程成本 9 2.1.2工程進度控管 9 2.1.3合約對現金流量之影響 12 2.1.4現金流量預測之原則與功能 13 2.2現金流量預測方法之研究 14 2.2.1國內相關研究 14 2.2.2國外相關研究 15 2.3 集群分析 17 2.3.1 階層式集群分析法 17 2.3.2 K-Means集群分析法(K-Means Cluster Analysis) 18 2.4 Evolutionary Fuzzy Neural Inference Model 20 2.4.1模糊集理論 20 2.4.1.1模糊邏輯推論 21 2.4.2類神經網路 22 2.4.3基因演算法 22 2.4.4 EFNIM架構 23 2.4.4.1模式調適程序(Model adaptation process) 24 2.4.4.2 Summit and Width Representation Method 25 2.4.4.3 Block Representation Method(BRM) 29 2.4.4.4目標函數(Objective function) 32 2.4.5 EFNIM特性與限制 32 2.4.5.1 EFNIM特性 33 2.4.5.2 EFNIM限制 33 2.3.6 EFNIM應用 34 第三章 專案現金流量預測模式之建立 37 3.1現金流量預測模式建立流程 37 3.2預測模式輸入及輸出變數之確定 38 3.3案例庫建立 39 3.3.1歷史案例蒐集 40 3.3.2相似案例篩選 42 3.3.3 輸入及輸出變數資料建立 45 3.3.4 EFNIM訓練案例庫 51 3.4 預測模式訓練 52 3.4.1 訓練案例預處理 52 3.4.2 EFNIM網路參數設定 54 3.4.3 訓練與測試案例之決定 55 3.4.4 EFNIM網路訓練與測試 56 3.4.4.1 EFNIS架構 56 3.4.4.2 EFNIM 案例訓練 59 3.4.4.3 EFNIS測試 61 3.5預測模式之應用 64 第四章 預測模式實例應用 69 4.1案例基本資料介紹 69 4.2預測前置作業 72 4.2.1 驗證案例預測模型之選擇 72 4.2.2 驗證案例實際現金支出彙整 72 4.3預測模式輸入格式 78 4.4現金支出預測 80 4.5財務因應策略 82 4.6應用結果討論 85 第五章 結論與建議 87 5.1結論 87 5.2建議 88 參考文獻 89 附錄A1集群分析過程-52個案例 94 附錄A2集群分析過程 (群1) 96 附錄B預測模式-訓練案例資料 100 圖目錄 圖1-1研究流程 5 圖2-1芭蕉形曲線(Banana Curve)[3] 10 圖2-2美國五角大廈復建工程芭蕉曲線圖[3] 11 圖2-3 K-means集群分析 18 圖2-4模糊邏輯推論架構 21 圖2-5 EFNIM架構 23 圖2-6 MF distributions (a)Trapezoidal MF; 26 圖2-7模糊類神經網路 29 圖2-8 Irregular mixed block 30 圖2-9 EFNIM應用程序 34 圖3-1現金流量預測模式建立流程 37 圖3-2現金流量預測概念圖 38 圖3-3案例庫建立流程 40 圖3-4 現金流量HOT圖 46 圖3-5 EFNIS系統主畫面 57 圖3-6 EFNIS資料庫管理模組 57 圖3-7 EFNIS模式訓練模組 58 圖3-8 EFNIS模式表現評估模組 58 圖3-9案例P27測試結果比較 63 圖3-10案例P36測試結果比較 63 圖3-11案例P27測試誤差 63 圖3-12案例P36測試誤差 63 圖3-13預測模式應用概念示意圖 64 圖3-14預測模式之應用流程圖 67 圖4-1 作業排程網圖 70 圖4-2 工程進度曲線與現金支出曲線比較(P53案例) 78 表目錄 表3-1歷史案例庫 41 表3-2集群分析-歷史案例庫(正規化後) 43 表3-3案例第一次分群結果 44 表3-4案例第二次分群結果 44 表3-5現金支出計算因子 45 表3-6工程成本統計表格式 47 表3-7計價週期分類成本統計表格式 47 表3-8計價週期工程進度統計表格式 48 表3-9分類成本合約相關規定 48 表3-10計價週期現金支出百分比統計表格式 49 表3-11計價週期累積現金支出百分比統計表格式 49 表3-12群1a案例支出現金流量百分比(正規化為20期) 50 表3-13 EFNIM資料庫訓練案例(以P44為例,i=3) 51 表3-14網路架構參數設定 54 表3-15群1a案例組合方式 55 表3-16專案現金流量預測模式搜尋結果 59 表3-17測試案例實際值 60 表3-18案例P27測試結果比較 62 表3-19案例P36測試結果比較 62 表4-1下包合約相關規定 70 表4-2案例P53作業成本結算表 71 表4-3工程成本統計表(P53案例) 73 表4-4計價週期分類成本統計表(P53案例1-20期) 74 表4-5計價週期各分類成本投入比例(P53案例1-20期) 74 表4-6計價週期工程進度(P53案例1-20期) 75 表4-7分類成本合約付款條件(P53案例) 76 表4-8計價週期現金支出百分比(P53案例1-20期) 76 表4-9計價週期累積現金支出百分比(P53案例1-20期) 77 表4-10預測模式應用案例輸入資料(P53案例1-20期) 78 表4-11案例P53輸入變數(正規化12期) 79 表4-12預測模式輸入/出資料(P53案例9筆) 80 表4-13預測結果誤差比較(P53案例9筆) 81 表4-14計價週期工程進度控管表(P53T) 82 表4-15驗證案例輸入資料(P53T) 83 表4-16驗證案例初始輸入變數(P53T案例1筆) 83 表4-17財務因應策略方案(P53T案例-預測第7期) 84 表A1-1初始群集中心-52個案例 94 表A1-2疊代計算過程-52個案例 94 表A1-3最後群集中心-52個案例 94 表A1-4 ANOVA-52個案例 95 表A1-5分群結果52個案例 95 表A2-1初始群集中心(群1) 96 表A2-2疊代計算過程(群1) 96 表A2-3最後群集中心(群1) 97 表A2-4 ANOVA(群1) 97 表A2-5分群結果(群1) 97

    參考文獻
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