模糊BP網絡優選模型在水利工程績效管理評估中的應用

李曉曦

(遼寧省大伙房水庫管理局，遼寧 撫順 113007)

模糊BP網絡優選模型在水利工程績效管理評估中的應用

李曉曦

(遼寧省大伙房水庫管理局，遼寧 撫順 113007)

水利工程績效管理作為管理系統的核心涵蓋多種控制因素,本文以我國水利工程管理現狀為出發點,依據項目管理全生命周期為系統劃分績效管理影響因素及衡量指標,在綜合考慮指標定量與定性特征基礎上,建立了水利工程績效管理評估指標體系,探索構建基于神經網絡與模糊優選理論的模糊BP網絡優選模型。應用實例表明,該模型運用于水利工程績效管理評估工作中具備較強適用性,研究可為類似工程績效管理評估提供決策依據。

績效管理;水利工程;神經網絡;模糊優選

水利工程績效管理評估是檢測企業計劃實施及企業戰略的重要途徑，是施工單位價值判斷的前提，同時也是管理控制系統的關鍵。鑒于此，保障、測評及提高水利工程的績效管理是理論研究的熱點與前沿。有相關學者構造了一個全面考察工程項目安全、費用、質量及工期4個控制指標的績效管理模型［1］，也有學者以環境評估、經濟社會評估及財務評估為控制指標建立了工程項目評估模型。然而，在實際的工程實踐中，績效評估管理的分析因素卻具有多層次性與多維度性。以往針對績效管理的評估，往往采用簡單線性回歸分析的方法，雖計算簡易，卻不能體現出各指標多維度性、復雜性的相關關系，同時，這些方法一般采用簡易化或降維度的方式處理問題，致使評估結果精度較低，無法滿足管理及決策的要求。對比傳統的評估方法，人工神經網絡針對未處理過的樣本，利用其聯想、適應及自變的特性，產生相應的結果，以控制管理系統，且評估精度也高于一般統計方法［2］。因此，本文將神經網絡理論與模糊優選相結合，綜合B P網絡自學特性，在訓練過程中不斷調整權重，使網絡實際輸出的結果更貼近理想值，構建更具實用性的模糊BP網絡優選模型以評估建設工程項目績效管理的好壞。

1 水利工程績效管理評估體系的構造

水利工程建設存在施工復雜、環境惡劣與建設工期長的問題，且處理這些問題需工程建設的施工、監理、設計單位及業主各部門統一協調處理。每個大型水利工程項目具有特殊的發展過程［3］。本文將水利工程施工建設程序劃分為9個生命周期階段，這些階段分別為總體規劃、項目建議書、可行性報告、初步設計、施工準備、建設實施、生產準備、后評估，包括了從設計規劃、建設施工到竣工運營的整個周期。工程管理評估相應地劃分為勘察設計評估、投資計劃評估、投資控制評估、工程進度及質量評估、項目后評估5個部分，即將工程建設全周期的每個階段的控制重點及工作難點進一步分為5個評估準則［4］，構建出水利工程績效管理綜合評估體系(見表1)。

鑒于績效管理評估體系中指標的度量單位與方法及指標取值范圍均不一致，致使同層指標無法實現互相對比［5］。因此，在進行績效管理評估之前需對各指標的評估數據進行標準化處理，即將其轉化為0～1之間可進行比較的無量綱數。

請專家對各指標水利工程績效管理評估的結果的具體數值進行打分，分為優秀、較好、一般、及格、不及格5個檔次，分別對應的區間為 ［0.9，1.0］、［0.8，0.9］、［0.7，0.8］、［0.6，0.7］、［0，0.6］，打分數值越大表明管理越好［6］。同時，運用分析、統計及規范化處理的方法對14個實際項目的數據進行處理，可得到15個評估指標與專家打分的結果。此外，可增加2個理想樣本以加強樣本的可靠程度，該2個樣本評估值為0或1，對應的評估結果為0和1。最終得到的樣本數量為17組。

表1水利工程績效管理評估體系

2 模糊BP網絡優選模型建立

2.1 基本計算過程

構建3層模糊BP神經網絡的優選系統，該系統有n個目標本征值，即輸入層有n個節點，輸出層只有一個單輸出節點，隱含層有s個單元系統，如圖1所示。

圖1 模擬B P網絡優化績效管理評估模型

假設樣本個數為m個，對樣本i的輸入為rij，其中 i=1，2，…，n;j=1，2，…，m。建模流程如下［7］。

(1)輸入層的節點j直接將信息傳遞到隱含層，即節點的輸入與輸出相等，有uij=rij。

(4)采用模糊 B P網絡優選權重優化模型，輸出層與隱含層的節點q、k的權重優化量為:

式中:E(uqi)—樣本i期望輸出;φ—學習效率。

隱含層與輸入層的節點k、j的權重優化量為:

針對上述模型，利用神經網絡中逆向傳播算法，確定網絡的鏈接權重，即求解出單元系統與目標的權重，使期望輸出與實際輸出誤差值最小。

2.2 模型檢測及訓練

訓練樣本取前14組樣本的數據，輸入節點取評估指標體系中經無量綱化處理過的指標值，出入期望值取與之相對應的由專家組評分確定的績效管理評估值［8］。經過7個訓練周期，B P網絡達到了已設定好的標準誤差，如圖2所示。

圖2 訓練均方誤差曲線

將樣本中的15～17樣本數據作為檢測樣本。將檢測數據中的指標值和與之對應的由專家打分而定的績效管理評估值作為檢測模型的輸出結果與輸入節點對照值，結果見表2。分析表2，可得運用該模型進行績效管理評估得到的結果與實際的工程績效管理評估結果相同，其期望輸出與實際輸出值大小幾乎相同，且相對誤差較小，結果滿足要求。故表明該模型運用到水利工程績效管理的評估中是可行的，且該模型可運用到實證的研究與應用中。

表2 期望與訓練對比

3 模型實例應用

以我國北方某地區供水改造工程為模糊BP網絡優選模型實證應用實例。該工程全長52.6m，供水保證率98%，設計年總供水量25×108m3。在工程質量方面，單元工程、分部工程及單位工程的優良率分別為95%、100%、96%，工程外觀的質量得分率也為94%。在安全方面，該工程施工及運營期間未發生一起安全責任傷亡事故。同時，對于征地移民安置工作，工作質量符合相關標準，且投資預算也在概算標準內。此外，對于環境方面，治理水土流失的程度也達到96%。工程節約成本率及工期提前率分別為15%、10%，都遠遠超過同種類型項目的均值。

依據該工程建設施工、設計監理、竣工驗收等一系列的實際情況，將得到的指標值無量綱化處理結果，見表3。通過計算可得該工程績效管理評估值為0.9513，處于 ［0.9，1］內，即評估等級為優秀，說明該項目績效管理相對優秀，即本文的模糊 B P網絡優選評估模型是有效可行的。

表3 標準化數據

4 結語

(1)本文在綜合分析水利工程績效管理評估特點及內容基礎上，構建了水利工程績效管理綜合評估體系。對比傳統項目評估方法，本文選用的評估指標涵蓋的項目因素更全面，更加適于工程項目的作業環境，對類似工程項目管理的評估工作具有一定的借鑒意義。此外，針對不同類別的工程項目及其評估工作，應考慮具體的工程項目特點及內容對評估指標有所取舍及側重，從而保障指標體系更貼近實際評判標準。

(2)本文構建模糊 B P網絡優選評估模型，探索建立了相對完備的水利工程績效管理評估標準及評估指標體系，研究可為類似工程績效管理與評估提供有益借鑒。

［1］方國華，高玉琴，談為雄，等.水利工程管理現代化評價指標體系的構建［J］.水利水電科技進展，2013(03).

［2］木合塔爾.水利工程施工中的質量控制與管理研究［J］.水利規劃與設計，2015(01).

［3］歐陽紅祥，李欣，方國華.水利工程管理現代化及其評價指標體系［J］.南水北調與水利科技，2012(01).

［4］劉金勇，王若劍.三體系運行績效及總體成熟度評價研究［J］.水利規劃與設計，2015(05).

［5］高玉琴，方國華，黃顯峰.基于粗糙集的水利工程管理現代化評價權重確定［J］.水電能源科學，2011(02).

［6］蘇艷宇.水利工程項目施工成本控制與管理優化［J］.水利規劃與設計，2016(02).

［7］穆范橢，趙玉紅.綜合類大型水利工程管理體制改革研究［J］.人民黃河，2007(08).

［8］柴智光.規范建設行為強化項目管理確保工程質量［J］.水利技術監督，2013(01).

T U 712.1

B

1008-1305(2016)05-0017-03

10.3969/j.issn.1008-1305.2016.05.008

2016-03-21

李曉曦(1984年—)，男，工程師。