基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水利施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

袁久芹

(江蘇省鹽城市大豐區(qū)水利局，江蘇 鹽城 224100)

1 概述

我國(guó)水利工程建設(shè)具有悠久歷史，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，水利項(xiàng)目逐年增多。由于地質(zhì)條件、人員素質(zhì)等影響因素，導(dǎo)致水利工程施工中存在較大風(fēng)險(xiǎn)。要保證施工質(zhì)量，就必須要求管理人員能夠采取合適的方法，對(duì)施工風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管控，做到事前控制。但是，施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)具有較大的不確定性，傳統(tǒng)的方法不能夠有效的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源，進(jìn)而不能采取有效的手段管控[1]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，跨越了傳統(tǒng)方法的障礙，改變了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的方式，將無(wú)法處理的因素信息轉(zhuǎn)化處理，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)[2-4]。本文在對(duì)水利工程施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素分析的基礎(chǔ)上，采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重分配，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，提前預(yù)測(cè)施工風(fēng)險(xiǎn)，事前控制，避免事故的發(fā)生。

2 施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素分類

2.1 風(fēng)險(xiǎn)因素分類

在水利工程施工過(guò)程中，可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)種類較多，因此，需要對(duì)可能潛在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)可能造成的后果，對(duì)各種趨勢(shì)進(jìn)行推理預(yù)測(cè)并根據(jù)趨勢(shì)做出預(yù)判，這是一項(xiàng)復(fù)雜且細(xì)致的工作。在項(xiàng)目開(kāi)展之前，風(fēng)險(xiǎn)因素的初始信息收集工作時(shí)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別開(kāi)展前的關(guān)鍵工作。在施工過(guò)程中，影響施工質(zhì)量的風(fēng)險(xiǎn)因素有很多，按照表現(xiàn)形式大致可以分為：環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)及技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等。本文在文獻(xiàn)研究和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的基礎(chǔ)上，整理水利工程施工風(fēng)險(xiǎn)的影響因素[5，6]，如表1所示。

表1 水利工程施工風(fēng)險(xiǎn)影響因素表

風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果是指實(shí)際結(jié)果與預(yù)期目標(biāo)的差異程度。差異程度越大，風(fēng)險(xiǎn)則越大。通常來(lái)講，質(zhì)量是工程施工的最基礎(chǔ)保證，利益和工期相互關(guān)聯(lián)，因此，本文通過(guò)對(duì)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)描述，為項(xiàng)目施工單位提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，在保證質(zhì)量的前提，施工單位承擔(dān)多大的費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)，以保證施工單位在實(shí)施過(guò)程中不出現(xiàn)虧損。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

本文將施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分為五個(gè)等級(jí)，即“很大”“較大”“一般”“小”“較小”，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，轉(zhuǎn)換為風(fēng)險(xiǎn)得分，分別為：0.9，0.7，0.5，0.3，0.1。根據(jù)評(píng)估得分，可以得出向量矩陣：C=[0.9，0.7，0.5，0.3，0.1]T，本文認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分大于0.7為高風(fēng)險(xiǎn)，那么需要根據(jù)評(píng)估結(jié)果著重控制；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分小于0.3，為低風(fēng)險(xiǎn)，那么項(xiàng)目質(zhì)量、費(fèi)用都處于可控的范圍之內(nèi)，項(xiàng)目屬于正常進(jìn)行狀態(tài)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分介于兩者之間，屬于中風(fēng)險(xiǎn)，需根據(jù)影響因素的不同類型采取相應(yīng)的措施進(jìn)行控制。

在進(jìn)行項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，需要為影響指標(biāo)賦予權(quán)重，指標(biāo)權(quán)重的取值直接關(guān)系到評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性，目前關(guān)于權(quán)重賦值的研究方法較多，但對(duì)于多目標(biāo)決策或評(píng)價(jià)時(shí)，通常采用層次分析法。本文同樣采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重賦值，將評(píng)價(jià)體系分為三層，第一層(評(píng)價(jià)目標(biāo))、第二層(第一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo))、第三層(第二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo))。指標(biāo)可表示為：

1)第一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ui={U1,U2,U3,U4}；

2)第二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Uij={Ui1,Ui2,…，Uin},i=1,2,3…。

3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

3.1 輸入輸出數(shù)據(jù)預(yù)處理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Sigmoid函數(shù)作為傳遞函數(shù)，需要對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，本文采用插值法將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將所有數(shù)據(jù)變換為[0,1]之間，計(jì)算公式如式(1)所示。

(1)

通過(guò)式(1)可以將所有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為[0,1]之間，減少了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間，提高了計(jì)算效率。

3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)選取

輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)值需要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)確定，采用4個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，輸出節(jié)點(diǎn)為2個(gè)，根據(jù)式(2)計(jì)算隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

p=(n+m)/2+c

(2)

其中，n為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)；m為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)；c為介于1～10的常數(shù)。

根據(jù)上述公式計(jì)算，得出最佳隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為10。

3.3 權(quán)值的初始化

權(quán)值的初始化值對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練至關(guān)重要，通常來(lái)說(shuō)，權(quán)值隨著迭代的進(jìn)行而逐步更新，最終收斂，如果權(quán)值的初始化值太大，則網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)不收斂的現(xiàn)象。權(quán)值的設(shè)置直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，通常權(quán)值的設(shè)置范圍在[-1,1]之間。

4 實(shí)際應(yīng)用

施工風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)：

本文收集了某水利施工單位的12項(xiàng)實(shí)際施工情況的數(shù)據(jù)，邀請(qǐng)10位專家對(duì)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)分值設(shè)置為[0,10]，將專家評(píng)價(jià)進(jìn)行匯總，計(jì)算整理即可得到模糊子集R，即單因素評(píng)價(jià)矩陣，由于篇幅所限，在此列出其中一個(gè)項(xiàng)目的評(píng)分，如表2所示。

表2 專家對(duì)某工程風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)打分表

權(quán)重的確定采用層次分析法，因?yàn)闄?quán)重的確定過(guò)程相差不大，在此給出施工項(xiàng)目技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的各指標(biāo)權(quán)重的確定過(guò)程，其他因素的權(quán)重可類似得出。根據(jù)表2的各指標(biāo)評(píng)價(jià)，可得到如下矩陣：

上述矩陣E求解特征根，根據(jù)式(3)即可求解。

EA=λmaxA

(3)

求解可得出向量A，經(jīng)過(guò)歸一化處理，即可得到歸一化的權(quán)重向量：

A=[0.24,0.13,0.31,0.32]。

根據(jù)模糊子集R和權(quán)重向量A，即可算出此項(xiàng)目的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)度0.329。同理，可以計(jì)算出其他因素的風(fēng)險(xiǎn)度。將12個(gè)工程項(xiàng)目按照上述方法進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

將表3的前9組數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本，后3組數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，網(wǎng)絡(luò)預(yù)期誤差為0.002。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)閾值對(duì)施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。將后3組數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)計(jì)算可得到如表4所示的預(yù)測(cè)結(jié)果。

表3 12組施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

表4 施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

根據(jù)表4的預(yù)測(cè)結(jié)果可知，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值非常接近。說(shuō)明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)水利施工項(xiàng)目預(yù)測(cè)是可行的。采用此模型對(duì)該公司正在施工的項(xiàng)目進(jìn)行質(zhì)量和費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)測(cè)結(jié)果為：質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)0.063，費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)0.086。結(jié)果表明：該項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)值均小于0.1，風(fēng)險(xiǎn)較小，保持項(xiàng)目的正常運(yùn)行，即可保證質(zhì)量安全和企業(yè)的正常盈利。

5 結(jié)論

本文在研究國(guó)內(nèi)外對(duì)施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)水利施工項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行較深入的研究，主要結(jié)論如下：

1)本文從施工單位的角度出發(fā)，分析了施工項(xiàng)目不確定影響因素以及因素?cái)?shù)學(xué)分析方法，將影響因素分為四類，每個(gè)類別分別對(duì)應(yīng)影響指標(biāo)，采用層次分析法對(duì)影響指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重賦值。

2)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將風(fēng)險(xiǎn)度分為質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用風(fēng)險(xiǎn)，在保證質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)最優(yōu)。本文收集企業(yè)的12項(xiàng)已完工的工程項(xiàng)目，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)正在實(shí)施的項(xiàng)目進(jìn)行應(yīng)用，結(jié)果較好。