研究生: |
柳志龍 Chih-lung Liu |
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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 |
相關次數: | 點閱:381 下載:11 |
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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.
參考文獻
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