《建设投资动态部分的投资估算》讲解了模拟运行中利用Excel进行蒙特卡洛模拟的方法，强调该方法通过大量迭代对随机过程进行精确计算。具体而言，在D列将每次计算结果累积平均以揭示规律性变化，并对预备费数量、年度预备费及累计平均结果的最大值、最小值、平均值和标准差进行评估。文章指出，传统按国家及部门规定费率计算基本预备费存在不准确性，而蒙特卡洛模拟提供了一种更为科学的估算方法。此外，文中还探讨了提高精确度的投资估算编制方法，包括基于BP神经网络的投资估算方法。这种方法能够从已完工程资料中提取特征与造价的对应关系，具备高度容错性和快速处理能力。对于无类似参考工程的情况，基于模糊理论的投资估算方法被提出，该方法利用专家经验建立模糊推理系统，使未知工程特征转化为已知特征，从而实现造价估算。最后，文章介绍了基于CSIs、FIS、WLC、FC综合造价预测方法，结合全生命周期造价和显著性成本理论，通过模糊聚类和模糊推理系统简化计算并提高预测准确性。
《建设投资动态部分的投资估算》适用于工程建设领域的投资估算人员，尤其是那些负责铁路建设项目及其他大型基础设施项目的专业人士。文中提供的蒙特卡洛模拟、BP神经网络、模糊理论以及综合造价预测等方法，为解决在参考资料过时或缺乏类似项目情况下进行准确投资估算的问题提供了新思路。这些方法不仅适用于新建项目，也适用于改扩建项目，特别是当面临复杂多变的市场环境和技术条件时，上述方法能够有效提升投资估算的精度和可靠性，帮助决策者更好地控制项目总投资。
