《AUTOMATION IN CONSTRUCTION》：Predictive-comparative framework for construction cost control using long short-term memory and digital twin technologies
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施工行业对经济和社会发展至关重要，但在成本控制方面长期面临挑战，成本超支现象普遍存在。现有成本控制方法往往是被动且零散的，依赖历史成本报告和延迟更新，难以及时将不断变化的现场状况转化为可靠的控制信号。建筑信息模型（BIM）、采购系统和市场指数等数据源日益普及，
施工行业对经济和社会发展至关重要，但在成本控制方面长期面临挑战，成本超支现象普遍存在。现有成本控制方法往往是被动且零散的，依赖历史成本报告和延迟更新，难以及时将不断变化的现场状况转化为可靠的控制信号。建筑信息模型（BIM）、采购系统和市场指数等数据源日益普及，为预测性和数据驱动的成本控制创造了新机遇，但这些信息源在实践中很少被整合到连贯的预测和治理工作流中。本研究提出一种预测-对比框架，将基于长短期记忆（LSTM）的成本预测与基于数字孪生（DT）的进度验证相结合。该框架在统一的月度累计成本份额尺度上对齐合同基线、预测累计成本轨迹和DT验证的挣值代理，以满足项目级成本控制中对集成比较、成本加权进度转换和面向治理的偏差评估的需求。具体而言，研究人员开发了一个项目级LSTM模型，用于生成概率成本轨迹并量化预测不确定性；设计了一个基于DT的工作流，将几何或构件级完成度转换为成本加权应计曲线；并实现了一个两层容差-持续时间治理机制，通过建筑案例研究和受控扰动测试进行评估，证明该机制能够将持续漂移与瞬态噪声区分开来。研究结果表明，该框架在案例研究中有效跟踪了实际累计成本轨迹，优于所测试的工程和统计基线，并能够通过两层治理逻辑选择性地识别持续偏差，为施工成本治理提供了一种集成预测-对比方法。
论文解读：基于LSTM与数字孪生的施工成本控制预测-对比框架
一、研究背景与问题
施工行业在经济发展中扮演关键角色，但长期受成本超支困扰。跨多个国家样本的综合证据表明，成本超支仍然普遍存在，许多项目最终超出预算，典型成本增长率以数十个百分点计而非轻微偏差。现有成本控制惯例往往是被动且零散的，依赖历史成本报告和延迟更新，无法及时反映不断变化的现场状况。尽管建筑信息模型（BIM）、采购系统和市场指数等数据源日益可及，为预测性和数据驱动的成本控制创造了新机遇，但这些信息源在实践中很少被整合到连贯的预测和治理工作流中。
现有研究存在明显缺口。数据驱动的成本预测研究虽已广泛运用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，但多数模型在总项目成本或行业指数层面构建，输出形式通常是端点估计、成本超支比率、成本指数预测或资产级支出预测，而非可直接与合同基线和已验证现场进度进行比较的项目级、按时间分阶段的累计现金流路径。数字孪生（DT）研究虽已广泛探索施工状态和进度监测，但多数实现仍以几何或进度术语表达进度，而非成本加权单位，也很少与预测成本模型集成以支持面向治理的成本控制。挣值管理（EVM）虽支持项目控制和预测评估，自动化的进度到挣值映射也已被证明可行，但端到端的工作流——在统一累计成本基础上对齐概率成本路径、合同基线和独立验证的挣值进度，同时将持续偏差转化为明确治理行动——仍未被充分探索。
二、研究内容与贡献
为解决上述局限，本研究提出一种用于施工成本控制的预测-对比框架，将基于LSTM的成本预测与DT衍生的进度证据相结合。该框架在统一的月度累计成本份额尺度上对齐合同基线、预测累计成本轨迹和DT验证的挣值代理，从而满足项目级成本控制中对集成比较、成本加权进度转换和面向治理的偏差评估的需求。
研究遵循设计科学研究方法（DSRM），主要包括三个贡献：第一，开发项目级LSTM模型，生成概率成本轨迹、量化预测不确定性并将外部成本驱动因素纳入施工成本预测；第二，建立基于DT的工作流，将几何或构件级完成度转换为成本加权应计曲线，使其可直接与预测轨迹和合同基线比较；第三，实现并评估两层容差-持续时间治理机制，证明如何将持续漂移与瞬态噪声区分开来。
三、关键技术方法
研究人员采用以下几项关键技术方法：（1）构建合成多项目时间序列数据集，包含120个模拟项目（3183条月度记录），涵盖商业、工业、基础设施、市政和住宅五种项目类型，成本分解为材料、劳动力、设备和其他组件，并以外生指数（CPI、PPI、MPPI、LCI）作为协变量驱动成本动态；使用五折GroupKFold交叉验证和每折五个训练种子（共25个模型）训练序列到序列LSTM网络，生成概率预测（P10/P50/P90）；（2）基于真实项目案例（中国浙江省城北派出所办公楼项目，合约价值约4000万元人民币，24个月工期），使用Autodesk Construction Cloud（ACC）存储版本化进度文件，通过Autodesk Platform Services（APS）提取BIM构件属性，按施工阶段分类并计算混合进度指标，将DT验证的进度转换为成本加权挣值代理；（3）实施两层容差-持续时间治理机制，采用软（±5个百分点）和硬（±10个百分点）容差带，结合最短持续时间条件（连续两个月超限），通过OR逻辑和AND逻辑分别触发早期预警（EW）和管理审查（MR）层级。
四、研究结果
（一）LSTM预测性能
预训练的LSTM集成模型在案例研究中显示出对实际累计成本轨迹的最佳整体对齐效果，MAE=1.40个百分点，R2=0.983，优于指数平滑（ETS）（MAE=2.15个百分点）、ARIMA（MAE=2.30个百分点）和简单的EVM+CPI基线（MAE=10.35个百分点）。中位数预测紧密跟随实际S曲线，保持其主要曲率。额外的诊断指标显示，残差差异保持较小，与局部时间偏移一致而非持续漂移，误差集中在后期阶段。概率预测方面，P10-P90区间覆盖率为75.0%，平均区间宽度为2.45个百分点，表明不确定性区间具有信息量且控制良好。
（二）DT验证性能
DT工作流通过APS查看器输出，对分段BIM模型的每个月度快照计算基于几何的完成度代理，再利用合同定义的阶段权重推导成本加权度量。混合DT进度在施工中期持续领先基于几何的系列并高于实际成本应计曲线，最大水平差距出现在MEP和内部装修高峰期。这一行为与混合度量中嵌入的合同权重一致，该权重赋予MEP和内部装修组件比早期结构或辅助工程更高的价值。
（三）联合比较与治理触发
对齐的轨迹揭示了施工中期集中的偏差模式。DT验证的进度暂时超过LSTM预测和合同基线，表明预测（和基线）相对于DT衍生系列的应计更为保守。偏差在第16-17个月加剧，两条偏差系列都突破硬带，峰值差距出现在第16个月附近（约16-17个百分点），随后持续性规则将超限合并为单个触发窗口。第16-17个月被识别为主要高风险窗口，相邻月份被分类为警告。第13个月的早期硬带越界被标记，但在持续时间规则下未持续为治理窗口。
消融分析显示了两层治理逻辑的清晰功能分离：EW层级对新兴偏差响应迅速，提供高时间敏感性，但偶尔在偏差形成期间发出临时警报；MR层级仅在偏差跨月持续且两个证据流保持一致时激活，作为过滤瞬态异常的稳定确认门。在成本领先漂移情景下，EW层级提前三个月发出警报，但假警报率达22.8%，而MR层级将假警报率降至0%，代价是延迟确认。基于尖峰的阴性对照进一步凸显了MR层级的选择性，单次警报被系统性地拒绝。
敏感性分析表明，案例研究拟合对预算缩放（±20%）实质上不变，集成聚合规则的选择影响有限，自举重采样显示R2在重采样间紧密集中（均值0.978，CV=2.0%），而基于误差的指标表现出更宽的离散度（MAE CV=31.8%），这与完成附近少数高误差月份对样本级误差统计产生不成比例影响一致，而非预测轨迹的不稳定性。
五、讨论与结论
研究结果支持将施工成本治理理解为集成预测-对比过程，而非独立的预测、监测和控制功能的集合。LSTM集成相对于测试基线的优越性能表明，序列到序列编码器-解码器架构能利用完整的历史特征窗口和未来协变量表示变化的项目状态，使模型能够以固定外推假设难以捕捉的方式适应施工阶段。混合DT进度与基于几何的进度之间的差距表明，物理完成和成本相关的挣值进度并不等价。两层治理逻辑明确解决了早期意识和保守确认之间的权衡。
研究存在若干局限：预测层在合成多项目数据集上训练，外部验证仅限于单一24个月建筑项目；当前特征空间未显式编码离散的合同或行为事件（如变更令、索赔、争议或管理干预）；工作流以离线月度批处理形式评估，而非实时操作部署。框架在架构层面可转移，但预测层和估值映射需要情境化校准而非完全的概念性重新开发。
结论部分指出，研究的三项贡献共同解决了将预测、基线控制和进度验证视为分析上独立功能的更广泛缺口。实际应用中，预测主导和DT主导信号的联合使用支持对剩余成本假设、认证逻辑和排序进行更早、更有针对性的诊断审查，在持续偏差持续存在的情况下，可为资源重新分配和合同重新谈判讨论提供信息，同时将最终决策留给适当人工监督下的专家判断。未来研究应优先考虑使用真实项目行业数据集进行多项目实证验证，在实时部署下进行现场信息校准，以及扩展特征空间以纳入合同和行为协变量。
