王 飞

针对重型工业厂房结构变更中造价超支频发、风险管控滞后等问题，本文通过识别结构变更的核心造价风险，构建多维度量化体系，设计基于智能技术的预测应对方案。研究表明：结构设计变更（占比35%）、材料设备适配（占比25%）是主要风险源；基于AHP-蒙特卡洛的量化体系可实现风险概率与损失值的精准测算，风险识别准确率达92%；融合BIM与LSTM的智能预测方案使造价超支率从20%降至8%，变更响应时间缩短60%。研究为重型工业厂房结构变更的造价风险管控提供理论与实践支撑。

重型工业厂房；结构变更；造价风险；量化体系；智能预测

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