基于PCA-PSO-BP神经网络的高速公路EPC项目成本风险研究.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月武 汉理工大学学报(信息与管理工程版)().文章编号:()文献标志码:基于 神经网络的高速公路 项目成本风险研究方 俊莫成芹郭佩文李相周(.武汉理工大学 土木工程与建筑学院湖北 武汉.湖北中测鸿程工程咨询有限公司湖北 武汉)摘 要:高速公路 项目建设周期长不确定性、复杂性高总成本控制难度大 为系统分析高速公路 项目面临的成本风险提出基于粒子群优化算法和 神经网络的 成本风险分析模型 首先在识别成本风险因素的基础上利用主成分分析法进行变量降维简化网络输入节点其次通过粒子群算法优化 神经网络预测分析项目成本风险 结果表明 神经网络成本风险模型预测精确度高可为高速公路总承包方评
2、价项目成本风险提供一定的参考关键词:高速公路成本风险 神经网络粒子群算法主成分分析中图分类号:./.收稿日期:.作者简介:方俊()男教授研究方向为工程项目管理及信息化、基础设施建设投融资.基金项目:武汉市城乡建设局科技计划项目().随着城市化进程推进我国高速公路建设发展迅速 据交通运输部统计截至 年我国高速公路总里程约为.万千米总投资额达到 亿元 在高速公路提速式发展背景下 模式逐渐成为主流 然而我国高速公路建设多位于复杂山区环境地势崎岖、工期长、整体管理难度大成本超支现象频发 为控制成本近年来诸多学者对工程项目成本管控方面开展了相关研究 在成本预测方面学者多采用支持向量机和神经网络模型如刘英
3、杰等针对水工隧洞项目提出基于粒子群算法和支持向量机的成本预测模型程平等在规划设计项目成本管控研究上提出基于人工神经网络的成本预测模型陈悦华等利用果蝇优化算法和支持向量机模型构建电网工程概算预测模型 在成本风险方面现有研究多集中于风险评价预警如陆中伟等建立了基于网络分析结构和物元可拓理论的输变电工程成本风险实时监测预警模型刘燕平等建立了基于证据理论 模糊综合评价的工程成本风险评价模型 等构建预算分配模型以获得项目最优风险成本 这些理论研究为成本管控提供了一定基础但鲜有研究集中于高速公路 项目成本管控且缺乏贯穿于项目设计、采购、施工全过程成本风险的系统分析和管控高速公路 项目成本风险评价对项目决策
4、和防范措施制定有着重要意义 基于此笔者从高速公路总承包方视角出发识别项目全生命周期成本风险因素应用主成分分析法和粒子群算法优化 神经网络建立高速公路成本风险分析模型以期为高速公路 项目成本管控提供借鉴 高速公路 项目成本风险因素.成本风险因素识别高速公路 项目建设程序复杂成本风险因素涉及到合同签订、设计、采购和施工等多个阶段不仅具有 项目的共性成本风险还包括高速公路项目的特性风险 笔者结合高速公路 项目特点采用文献分析法从 篇高被引文献归纳识别出成本风险因素形成 个风险因素指标清单如表 所示.主成分分析法主成分分析法()是在不改变数据结构的基础上通过线性组合将多个变量综合成少数几个变量在最大程
5、度保留原始数据信息的基础上实现数据降维 主成表 高速公路 项目成本风险因素识别清单序号风险因素参考文献 频数政策法律风险政策法律法规变化物价风险人工单价上涨材料单价上涨机械单价上涨征地拆迁风险征地拆迁费用超支征地拆迁进度缓慢勘察设计风险前期勘察不足工程量预计不准确设计方案频繁变更设计进度慢采购风险材料短缺或供货不足材料、设备变更材料、设备质量低劣采购计划及保证措施不完善 施工风险工程地质和气候条件异常施工方案不科学应急预案不合理工期安排不合理现场管理混乱人员配备不合理施工技术不成熟工程施工质量不达标合同风险索赔程序不清楚合同条款不明确财务风险利率上涨融资方案不可行工程款回款不及时沟通风险各方沟
6、通不顺畅分数量选取遵循 项原则:选取的变量累计贡献率达到 以上选取的指标协方差矩阵特征值大于 根据碎石图选取由陡峭变为舒缓的节点为主成分.数据来源与处理华中地区以平原、丘陵、河湖为主夏季多雨气候条件相似地形较为复杂是较为理想的高速公路 项目风险研究对象同时基于项目时效性、经济发展状况等现实因素所研究的项目开工日期都在 年以后 为定量分析各成本风险指标对高速公路 成本风险的影响笔者将 个风险指标以问卷的方式咨询武汉、郑州、长沙、孝感、宜昌等地 个已建/在建项目高速公路 项目从业者/专家问卷调查的结果构成研究的原始数据问卷由 位高速公路从业者/专家根据自身的工作经验及高速公路 项目的实际情况对上述
7、 个风险指标进行打分并取 位从业者/专家评分的平均值作为风险指标分值 将风险等级设定为 级:风险很低)、风险较低)、风险中等)、风险较高)、风险很高 专家背景信息如表 所示采用 软件对项目风险评分数据进行主成分分析得到总方差解释表和成分矩阵表分别表 专家组成员背景信息分类工作单位设计单位政府部门施工单位高校合计工作年限 年以下 年 年以上合计人数/人第 卷 第 期方 俊等:基于 神经网络的高速公路 项目成本风险研究如表 和表 所示 由表 可知前 个成分的特征值大于 且方差累计贡献率达.包含绝大部分信息故将前 个成分选取为主成分主成分系数是由成分矩阵数值除以对应特征值的算术平方根所得求得第一个主
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