建筑工程造价估算是实施工程项目管理的基础,是进行投资决策的重要依据,也是项目进行建筑方案比选及限额设计工作的标准。随着建筑行业竞争的日趋激烈,建设单位对成本控制要求也越来越高。因此,快速、简易和准确地进行工程项目的造价估算,对项目的顺利开展和确保投资收益都具有十分重要的意义。目前,建筑工程造价估算的方法比较多,能够在某一特定条件下实现对建筑工程造价的预测,但在估算指标分析、案例工程选取和模型泛化能力等方面都有改进的空间;此外,由于建筑工程项目生产周期长、规模大和投入高,因此造价估算涉及的影响因素繁多;而随着信息化发展,各地方造价协会或造价管理部门收集和积累到的信息量是巨大的,但其对数据的应用仍然停留在简单的价格、指标发布和典型工程的罗列上,缺少对数据的深度挖掘。针对上述问题,本研究在已有相关文献的基础上,顺应时代发展的要求,研究如何最大限度地利用工程造价共享信息资源来构建更为适用的计算模型来实现建筑工程的快速和准确估算。本文首先界定了建筑工程造价估算的内涵,明确了分析对象;引入地区生产总值、商品零售价格指数、人工价格指数和抗震设防烈度等因素作为造价估算的影响因素,以提高计算模型的通用性和准确性;其后,在分析了各种工程造价估算方法及研究的差异之后,本研究利用收敛速度极快的BP神经网络的改进方法Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法),构建了新的建筑工程造价估算模型;随后,利用计算机软件MATLAB进行仿真和演算;接着,为进一步提升模型的精确度,利用MIV平均影响值方法对BP神经网络的输入指标进行筛选并根据筛选结果重新构建工程造价快速估算模型,经检验,模型具有一定的实用性;最后,提出在新时期下建筑工程造价估算的优化途径,为造价估算把握时代机遇提供合理化建议。