工程專案執行過程中受限於實際施工、環境與時程等的不確定因素影響，造成專案成本經常難以準確掌控。而完工總成本預估值（Estimate at Completion ，EAC）是基於專案績效與定量風險對專案最有可能的總成本所做的預測，是一個非常有用的預警參數，經由準確的預測結果，專案管理者可以採取適宜的管理行動，設法改善並避免問題的發生。
然而影響專案成本的因素眾多，不易逐一考量不同階段各個影響成本的因素及其影響程度，且施工成本資料繁多、變異性大，若要依各執行項目現況逐項修正，不但耗時且需具備相當的專業能力。因此，在專案執行過程中要快速且準確評估專案完工總成本，實為一相當困難的工作。
因此，本研究透過案例學習發展建立一演化式完工總成本預測模式，本模式首先整理相關文獻及歷史案例之成本資料，利用層級法蒐集彙整影響工程成本之因素集合，建立案例成本流量趨勢，作為完工總成本預測之基礎。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成本影響因子，求出專案每期成本影響因子與待支成本值之映射關係，進而計算出完工總成本。最後藉此預測模式監控工程期間完工總成本之變化趨勢，根據監控結果與應用成本影響指標及成本圖分析找出造成差異的原因發現潛在的問題，協助專案管理者進行專案成本的管控。
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完工總成本上有良好的表現，可提供準確且即時的預測。在專案成本管理運用上，具體提供穩定的完工總成本發展趨勢，協助管理者改善成本管理偏差，逹成提升專案成本控制之目標。

Construction projects influence with various factors. The estimate at completion (EAC) is an important parameter basing on mostly probable project performance and an amount of risk. With the EAC estimation, project managers can take strategies for the problems that might occur.
Factors of EAC prediction vary from different construction stages and with particular influencing degree. To estimate EAC with lots of data and variations fast and accurately is a hard task.
As much as aforementioned statements, this study constructs an evolutionary EAC estimation model to extract historical knowledge. Firstly, this study collects related references and historical data. To address significant factors as the inputs for this EAC learning, analytical hierarchy process (AHP) is used. The learning model this study used fuses three artificial intelligence approaches, that are genetic algorithm (GA), fuzzy logic (FL), and neural network (NN), to establish an Evolutionary Fuzzy Neural Inference Model (EFNIM). With the proposed Model, the EAC estimate the final result of this research. Finally, using the EAC estimate, project cost influencing indexes, and project cost diagrams, the discrepancy between estimate and practical values can figure out the potential problems to assist project managers on project cost control.
The learning results are validated with real applications. These validations demonstrate the trained model performs pretty well. In project cost control, providing a reliable trend of EAC estimate is helpful for project managers in improving the effectiveness of project cost control.

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