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基于人工神经网络的公路工程项目建设风险预警研究

杨震邦  
【摘要】:近年来随着我国高速公路建设水平快速并且不断的发展,各种问题也不断的显现出来。它们的发生很有可能关系到整个工程项目的成败。因此,为了能够有效的识别出影响项目建设中存在的主要风险并采取措施将它们所带来的影响所降至最低,就需要对项目进行预警。论文建立的基于人工神经网络的公路工程项目建设风险预警系统是为了能够将这些不确定性因素对施工单位带来的损失有效的降低。 论文根据工程项目预警的原理和实施步骤,并且结合公路工程建设的特点,对公路工程建设风险预警进行了研究,研究的成果主要有以下几个方面: (1)构建了适合公路工程项目建设的预警系统,并且确立了预警系统程序的四个主要步骤。它们分别是预警影响因素分析、风险预警指标的确定、风险警级的确定以及预警应对机制的确定。 (2)基于公路工程建设规模大、工序多、组织协调工作复杂、投资巨大以及受外界条件影响大等基本特点以及高速公路建设过程中所出现的各种管理问题,分析出了预警系统的六项主要影响因素有:工期延误、工程质量缺陷、成本过高、收益下降、环保问题以及可持续发展问题。 (3)建立了风险预警指标评价体系。将这六项主要影响因素根据作为预警系统的输入指标,并且根据以往的施工经验分别将这六个指标做了量化处理并求出了它们的数值。并且根据以往的施工经验根据风险对严重程度进行了一个等级划分,从严重到不严重的程度所对应的警级分别为红色、橙色、黄色、绿色和蓝色。 (4)在风险警级的确定阶段,根据人工神经网络的基本结构首先将上述经过量化处理的六个指标作为人工神经网络的输入层,经过中间隐含层的公式计算后得到了输出层的计算结果,该结果就是项目最终警级的确定。然后根据预警应对机制应对机制采取应对补救措施,以免风险的影响对于工程所造成的损失的进一步扩大。 (5)以烟台港西港区高速公路建设为实证研究对象,验证了论文的研究成果具有一定的实用性。根据其工程建设中的主要风险影响因素和论文建立的风险预警评价指标体系,对烟台港西港区高速公路建设风险进行了警级预测,确定其警级为绿色,即较低风险水平,并制定了一定的风险应对措施。


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