水利工程項目建設管理績效綜合評價

馬宏娟

(朝陽縣水務局，遼寧 朝陽 122000)

工程管理績效評價是判斷施工企業價值的重要基礎，也是檢測企業計劃與戰略實施的有效方法，屬于構成工程管控系統的核心內容。所以，當前研究的熱點和前沿為提升、保障和測評工程管理績效[1]。周巍等[2]從工程環境、社會經濟、財務資金等角度，研究分析了項目管理體系。閆文周等[3]綜合考慮安全、費用、質量、工期等因子，建立一個較為系統、完善的工程管理績效模型。然而，多層次、多維度的管理分析為實際工程績效評估的特征。單項線性分析法為以往多選用的方法，該方法原理清晰、操作簡單，但無法體現不同因素間非線性復雜的作用關系，對于問題的處理一般利用簡化或降維處理的思想，評估結果精度較低無法達到工程決策的要求。人工神經網絡法因存在較強的聯想和適應能力，采用記憶、訓練等方法處理器實現各類樣本的有效生成，與一般方法相比其評估精度更好。鑒于此，本文將BP網絡和模糊優選法相耦合，在訓練過程中利用BP網絡的自學習特征優化調整權值，最大程度的降低期望值與實際輸出值之間的偏差，形成工程建設管理績效評估實用性更強的模糊優選BP網絡[4]。

1 評價體系建立

水利工程項目存在周期長、工藝復雜、施工環境惡劣等特征，且建設過程中要統一協調施工、監理、設計、業主等多個部門。不同的建設項目均存在與其相適應的發展階段，將水利工程劃分為后評價、竣工驗收、生產準備、建設實施、施工準備、初步設計、可研報告、項目建議書和總體規劃9個階段，該過程也稱為水利工程全生命周期，覆蓋工程竣工交付運行、施工建設和勘測設計全過程。從項目后評價、工程質量進度、投資控制、投資計劃管理、勘測設計5個方面評價工程建設管理績效，以這5個模塊為基準進一步細分每個階段的控制難點與工作重點，按照梯階層次結構形成的績效評價體系如表1。

每個指標的度量單位、衡量方法和取值區間存在較大差異，由此使得不同要素同一層級間存在不可通透性。所以，有必要標準化處理每個元素的初始數據，將所有參數值統一轉化至無量綱的0～1范圍，以滿足績效評價要求、

針對所有指標邀請熟悉工程項目的技術人員和行業內的專家給予績效評分，結合評價結果劃分為[0.9，1.0]、[0.8，0.9)、[0.7，0.8)、[0.6，0.7)、[0，0.6)五個等級，所對應的評語為優秀、良好、中等、合格、不合格，評分數值越高則工程管理績效越好。經統計分析和標準化處理，確定10個待評樣本的評分和14個參評因子的數值。通過增加兩個理想樣本以提升樣本的可靠性，即設定所有參評因子數值均為0、1兩種情況構成理想樣本，由此組成的樣本集有12組數據。

表1 工程管理績效評價體系

2 基于模糊優選BP網絡系統分析

2.1 BP網絡模型及參數

BP網絡的m個輸入節點與參評樣本的n個特征值相對應，設隱層單元有l個，則設模糊優選BP神經網絡系統的輸出層為單節點，隱含層單元系統有l個，則系統結構如圖1。

圖1 工程績效評價BP神經網絡模型

各單元系統和目標權重值，應用BP網絡反向傳播算法及上述模型進行求解，即不同網絡的連接權重，最終達到期望與實際輸出的誤差最小。

BP神經網絡的輸入節點與設定的14個參評因子一一對應，中間層節點數依據Klomo gorov定理確定為29個，工程管理績效評估結果為輸出層的1個節點。設定trainlm函數為訓練學習樣本的方程，其學習算法為精準度高、收斂速度快的LMBP反向傳播算法，BP網絡的訓練目標誤差、最大訓練步數為0.001和1 000。

2.2 模型訓練及檢測

BP模型的訓練樣本為樣本集的前10個樣本數據，通過對各參評因子的量化處理設定為輸入節點，而輸出期望值為專家組對工程建設管理績效的具體評分值。經過6個訓練周期后該BP網絡的均方誤差達到期望設定值，如圖2所示。

圖2 BP網絡的訓練誤差曲線

BP網絡的檢測數據來源于樣本集中10～12組樣本，模型檢測的輸入節點與輸出結果對照值為10～12組樣本的績效評價因子數據及其對應的專家評分值，運用搭建好的優選模型完成樣本的訓練如表2。

由表2可知，水利工程管理績效評價和BP模型的輸出結果保持較高的一致性，期望輸出和實際輸出間的誤差很小，均方差D低于0.000 1，兩者吻合度滿足要求。所以，針對水利工程管理績效的評價分析該模糊優選BP神經網絡模型表現出較強的適用性與可靠性，可為工程管理績效評價提供一種新的途徑。

表2 網絡訓練對比值

3 實例應用

遼東地區某水庫輸水工程承擔著當地城鎮生活、工業發展和農業灌溉用水的任務，水庫流域儲備充分的水資源，輸水工程全長48.2 km，設計水平年總供水量25.16×108m3，供水保證率99%。輸水工程建設項目于2016年竣工通水，工程質量檢驗合格：(1)從工程質量的角度，該輸水項目的單位、分部、單元工程的優良率分別為96.1%、100%和92.8%，外觀質量得分率94.5%。(2)從安全施工的角度，該建設項目全過程未出現安全事故。(3)從生態環境的角度，輸水工程嚴格按照批復的水土流失防治范圍整治，水土保持治理度為96.5%。(4)從征地移民的角度，項目投資控制未超出概算范圍且工作質量達到標準要求。總體而言，建設項目的成本節約率和工期提前率達到14%、11%，較其他同類項目而言具有較好的經濟合理性[5]。

根據水庫輸水工程的實際運行情況、竣工驗收與建設監理相關資料提取各參數值，結合專家意見經適當調整獲取相應的評分值，如表3。

表3 水庫輸水工程管理績效評價初始數據

運用Matlab軟件和BP網絡程序實現水庫輸水工程的建設管理績效評價，綜合評價指數為0.9458，按照已劃分的評定標準隸屬于優秀等級，由此表明該水庫輸水工程的管理績效可以達到相對優秀狀態，所構建的評估模型滿足科學合理性要求。

4 結 論

(1)針對水利工程建設特點和項目效益評價內容，從多個不同層面選擇適用范圍廣、覆蓋項目全面、參數意義明確的多個因子構建績效評價體系，通過綜合評價為其它同類項目的建設管理提供科學指導。對于不同類型的建設項目選擇的評價因子應有所取舍和側重，結合工程特點選取符合項目要求的測評參數。

(2)將BP神經網絡和模糊優選法相結合搭建綜合評估模型，為工程質量管控提供一套系統、完善的評價標注與體系，可為水利開發項目績效評價和管控提供科學指導。