二层次模糊综合评判在建设工期风险评价中的应用

工程项目建设期是由各类活动构成的复杂开放系统,各类活动的风险因素不尽相同,常规的建设工期风险模糊综合评价大多是假设各类活动的风险因素集均为同一个概化的风险因素集,这种假设不能反映各类活动风险因素的差异,工期风险评价未免粗糙。为此,根据活动的工作性质分别确定各类活动的风险因素,对各类活动的不确定性进行分析,利用活动的关键度指标ACI衡量各类活动不确定性对工期风险的影响程度,采用二层次模糊综合评判模型对工期风险进行评价。     

基于BP神经网络的装配式建筑供应链风险评价

装配式建筑供应链参与方众多,任一环节的风险因素都会对供应链的整体运行造成影响。基于文献研究,考虑装配式建筑项目全生命周期各阶段存在的风险,确定20个风险因素,构建装配式建筑供应链风险评价指标体系,并对挑选出的样本项目进行整体评价。将12个项目的评分作为样本数据,利用BP神经网络算法构建风险评价模型,对样本进行训练和检验,证明该模型的准确性较高。基于研究结论,针对装配式建筑供应链风险管理提出相关建议。     

基于多元联系数的地铁钻爆法施工风险评价研究

为提高地铁钻爆法施工风险评价的科学性,对钻爆法地铁施工过程中的风险因素进行分析,建立了钻爆法地铁施工风险评价指标体系,并引入集对分析中的多元联系数理论,将风险评价作为一个不确定性系统进行分析,运用更适合不确定性系统的区间层次分析确定风险评价体系各指标的权重,根据相关规范,建立基于集对分析的四元联系数的风险同异反评价模型,并对得出的联系数分量数值结果进行系统分析。通过计算各阶偏联系数对钻爆法地铁施工风险的发展趋势进行分析。通过实际案例进行风险联系数的计算与分析,验证了该方法在地铁钻爆法施工风险评价及其趋势分析中的适用性。     

粗糙集-RBF神经网络的青岛地铁施工风险评价模型研究

考虑地铁施工风险因素的复杂性和不确定性,从人员、环境、技术和管理4个方面建立地铁建设项目施工风险原始评价指标体系.结合粗糙集理论的属性约简功能和RBF神经网络方法的优势,建立基于粗糙集-RBF神经网络的地铁建设项目施工风险评价模型.对获取的青岛地区22个地铁施工样本数据采用等距离划分算法进行离散化处理,利用粗糙集理论将原始指标体系的27个指标因素约简至17个核心指标因素,作为RBF神经网络的输入变量.构造RBF神经网络并训练样本数据,通过测试样本来验证评价结果.通过实例数据对比表明,模型输出结果与期望值误差在6%以内,同传统的WBS-RBS-AHP评估方法等级一致,证明该模型在地铁施工风险评价中具有可行性和适用性.     

基于模糊数学理论的既有普通建筑雷灾风险评估

基于模糊数学理论,利用AHP法建立影响评价对象雷灾风险的因素集并确定各因素的权重。在此基础上,将评价对象雷灾风险状况划分为安全、基本安全、危险、极度危险4个等级,并邀请建筑雷灾风险评估专家对各影响因素进行测评定级,进而计算出每个指标的隶属度,实现了雷灾风险评价由定性向定量的转化,建立了既有普通建筑雷灾风险多级模糊综合评价模型。为了验证该评价模型的评判效果,选取东莞某科技研发大楼进行雷灾风险评判,将评判结果与《雷电防护第2部分:风险管理》(GB/T21714.2—2008)评判结果对比,二者结果保持一致,表明该方法可以用作既有普通建筑的雷灾风险评价。     

基于统计分级判别的爆破块度预测模型

依托世界多个矿山的爆破块度统计数据,以27个样本作为训练样本,10个样本作为待判样本,通过主成分分析法对原始数据加以处理,获得相对独立的新变量,后将新变量作为指标代入分类判别法中,量化爆破块度分级标准,利用多元回归分析推得不同级别相对应的块度预测模型,并与工程中广泛使用的Kuz-Rom结果进行对比。结果表明:提出的模型在建立时避免了爆破因素间的相互影响;通过对待判样本的对比预测可知,该模型预测精度优于Kuz-Rom模型,并验证了建立不同级别相对应爆破块度预测模型的正确性。     

基于SVM的城市地下工程施工安全风险预测研究

为科学准确预测城市地下工程施工安全风险水平,开发一种基于支持向量机(SVM)模型的预测方法。利用Citespace对近5年相关文献进行了主题和关键词聚类分析,将聚类分析结果作为参考。基于4M1E事故要素理论,结合城市地下工程特点和专家意见,建立了契合地下工程施工实际的安全风险评价指标体系,从而构建了安全风险水平预测SVM模型。以武汉、北京、广州等地区范围内的25个城市地下工程施工项目统计数据对SVM模型进行学习训练和测试验证。结果表明:SVM模型训练集回代检验和测试集预测结果均与实际情况完全一致,可作为预测城市地下工程施工安全风险水平的有效方法。     

工程岩体质量等级判别的未确知均值聚类法

针对岩体质量分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,基于未确知测度理论,选用岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为岩体质量分级的判别因子,建立岩体质量分级评价的未确知均值聚类分析模型;以30组岩体质量实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对30组实测数据逐一进行回检,正确率为100%。将建立的模型对待分类的7个样本进行测试,并与实际结果进行比较。研究结果表明:该模型判别预测结果与其他方法有较好的一致性,且预测等级与实际结果吻合,进而为工程岩体质量分级判别提供了一种新思路。     

基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。     

基于SVR模型的建筑空调系统能耗预测方法

本文阐述了支持向量回归SVR模型的搭建方法,针对一栋虚拟的三维办公建筑,采用能耗模拟的方式获取空调系统能耗作为训练集,并通过模型参数的设置及6个特征数的选取等一系列步骤建立了SVR能源预测模型,最后通过测试集对该模型的性能进行了评价。结果表明,经数据样本训练后所获得模型的预测值与真实值之间的方均误差MSE为0.015,该SVR模型的预测精度达到合格要求,可以用来指导预测未来能耗,为建筑节能领域提供了方法与参考。     

多风险因素耦合的地铁施工安全系统脆弱性分析

为研究地铁施工风险耦合机理和地铁施工系统的脆弱性,提高地铁施工系统的安全性。结合脆弱性理论,归纳地铁施工安全风险因素,构建系统脆弱性模型;并对国内2008-2020年的地铁施工事故进行搜集整理,选取风险致因因素完整的130起事故,运用N-K模型计算不同耦合方式下的风险发生概率以及风险耦合值,获得影响系统脆弱性的关键风险耦合方式。结果表明：系统中的风险因素越多,事故发生的概率越大;人员因素、管理因素与环境因素完全耦合时,地铁施工安全系统脆弱性较大。研究明确系统中脆弱性的关键耦合风险,为地铁施工安全控制方面提供了参考价值。     

波形钢腹板连续刚构桥架设过程的智能化施工控制

针对波形钢腹板连续刚构桥架设过程中腹板剪切变形所致挠度预测问题,建立了采用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络(MEC-BP)的挠度预测框架,研发了基于可视化管控系统的智能化施工控制模块。挠度预测框架主要包括三部分:首先,获取用于建立预测模型的数据集,其中输入样本和输出样本分别由拉丁超立方体采样(LHS)技术和高精度实体有限元模型生成; 然后,基于所获得的数据集,建立了基于MEC-BP神经网络的挠度预测模型,并根据统计准则对模型性能进行评估; 最后,利用训练良好的MEC-BP模型对波形钢腹板连续刚构桥架设施工的挠度进行预测。智能化施工控制模块主要包括两部分:首先,根据规范建立分级预警指标体系,分别为红色、黄色及绿色预警; 其次,基于可视化管控系统研发了施工控制模块,并开发了手机端APP,在此基础上,结合MEC-BP预测模型,实现了波形钢腹板连续刚构桥架设过程的智能化施工控制。以梁渠沟大桥为背景,将挠度预测值与现场实测值进行对比验证。结果表明:MEC-BP预测模型的挠度预测值与现场实测值吻合较好,预测误差均满足要求; 智能化施工控制系统在梁渠沟大桥架设过程中成功预警3次,助力梁渠沟大桥的建设取得圆满成功; 研究成果可为波形钢腹板连续刚构桥架设施工的智能化控制提供理论依据。     

基于 ISM 与 AHP 的斜拉桥主梁施工阶段风险分析

以喀腊塑克水库特大桥为背景,运用解释结构模型（ISM）对该特大桥主梁施工阶段风险因素进行分析,通过建立多层递阶结构模型,明确风险因素上下级之间的关系,找出施工阶段中存在的表层、中间层和深层风险;再运用层次分析法（AHP）对主要的风险因素进行定性与定量的综合分析,通过对风险因素的权重比较,找出主要的风险源。结果表明:主梁施工阶段出现的风险因素中,施工技术风险和人因风险是影响主梁施工安全的主要风险,控制和监督主梁施工阶段的风险可以从这两点入手。合理、可靠的结论为该工程以及类似工程施工过程中的风险分析提供参考,以降低施工阶段风险发生概率。     

基于系统动力学的海绵城市PPP项目风险动态评价

海绵城市项目往往具有专业项目多、过程复杂、建设周期长、投资成本大等特点,政府部门为了缓解资金压力,大力推进 PPP 模式在海绵城市建设中的应用。PPP 模式能充分发挥社会资本方在基础设施建设等方面的管理经验,并能有效缓解资金压力。但目前 PPP 项目面临的风险很大程度上影响了项目的顺利进行。利用粗糙集对风险因素进行约简,将整理出的关键因素建立风险动态评价体系,并利用熵值法与 G1 法综合集权的方式进行权重赋值,验证模型有效后进行实证分析,该模型的构建为海绵城市 PPP 项目提供了新的评价方式。     

基于多维时间序列的建筑业上市公司信用风险研究

针对建筑行业上市公司的信用风险问题，提出基于多维时间序列的信用风险评价模型。该方法区别于独立时点的信用风险分析方法，使用多维时间序列对受评主体在采样周期内的信用趋势进行综合评价分析，从而解决孤立时点数据异常所造成的信用等级错评现象。同时，通过观察受评样本在采样周期内的信用趋势，分析上市公司的信用状态，得到较为真实的信用风险水平。通过实例验证，其评价结果与实际情况相符，证明该方法具有一定的实用价值.     

基于 SNA 的 PPP 项目合同履约风险及扩散路径研究

为了缓解 PPP 项目合同履约困难的现象,从社会网络视角分析履约风险特征及关系。根据案例分析、专家打分等识别、量化风险,建立履约风险网络模型并通过社会网络分析的四类指标（整体网络结构特征、个体中心度、影响力及凝聚子群）来识别关键风险及潜在风险扩散路径。研究表明存在具有风险扩散路径的履约风险网络,其中,关键风险包括成本超支风险、工期逾期风险等;存在风险扩散路径,如工期逾期风险—政府干预风险—工程质量风险等;风险传播节点有运营费用过高风险等,从而为 PPP 项目合同的履约风险分析提供了新框架,有助于 PPP 项目履约过程中的风险管控。     

基于系统动力学的城市轨道交通PPP项目特许期决策模型研究

城市轨道交通因其自身建设期长、造价高、不确定风险大等特点,使得其特许期的确定至关重要。通过文献阅读及前人经验对影响城市轨道交通 PPP 项目特许期因素进行识别,利用系统动力学软件,建立城市轨道交通 PPP 项目特许期模型,并对关键因素物业收入、年交通量、年运营成本和机动车数量进行敏感性分析,得到城市轨道交通 PPP 项目特许期的变动情况,确定不同影响因素对特许期的影响情况。研究结论可为城市轨道交通 PPP 项目特许期的制定提供参考。     

基于 Fuzzy-ISM 的建筑垃圾处理PPP 项目风险因素关系研究

PPP 模式是当前建筑垃圾资源化的热点问题。在构建建筑垃圾 PPP 项目风险评价指标体系的基础上,基于 ISM 模型构建建筑垃圾处理 PPP 项目的阶梯解释结构模型,并结合交叉影响矩阵相乘法（MICMAC）,计算系统内风险因素的驱动力和依赖力。研究结果表明:建筑垃圾处理 PPP 项目的风险因素存在递进关系,其中社会/政治风险和经济风险是主要的驱动因素;设计建造风险,运营风险,环境风险是系统中的不稳定因素,也是风险管控的关键因素;合同风险易受其他因素影响。研究结果有助于帮助建筑垃圾处理 PPP 项目参与方在项目风险评估中准确识别关键风险,进行风险预警和治理,为建筑垃圾资源化提供参考     

基于逐步回归的建筑业碳排放影响因素分析

建筑业一直存在高能耗、高排放的特征,而对建筑业碳排放进行全面测算及对关键影响因素进行科学筛选,方能系统地挖掘建筑业碳排放状况并提出针对的减排措施。从建材生产、新建建造、后期运行全过程建立了建筑业碳排放测算模型,并建立了建筑业碳排放强度影响因素多元回归模型,以2005~2017年中国建筑业相关数据（因最新能源数据统计截止到2017年）为例进行实证分析,得出近年来中国建筑业碳排放特征、显著影响因素及各影响因素的弹性系数。并从各个过程以及各关键影响因素层面提出中国建筑业减排建议。     

施工图审查制度运行绩效关键影响因素研究

识别施工图审查制度运行绩效关键影响因素,是提升制度运行绩效、避免盲目制度改革而产生工程质量安全监管风险的重要基础工作.以江苏模式施工图审查制度为研究对象,聚焦地区实践,通过文献分析与访谈,归纳识别出18个制度运行绩效影响因子,基于376份有效问卷的调查数据,利用因子分析法提取出5个关键影响因素,在对关键影响因素分析后给...