建設(shè)工程項目工序的LS-SVM工期預(yù)測模型

祁神軍,張云波,丁烈云,

(1.華僑大學(xué)土木工程學(xué)院,福建泉州362021; 2.華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院,湖北武漢430074)

建設(shè)工程項目工序的LS-SVM工期預(yù)測模型

祁神軍1,2,張云波1,丁烈云2,

(1.華僑大學(xué)土木工程學(xué)院,福建泉州362021; 2.華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院,湖北武漢430074)

鑒于傳統(tǒng)工期預(yù)測的模糊性和隨機(jī)性,分析影響工程項目工期的因素及參數(shù)的獲取方式.采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)構(gòu)建建設(shè)工程項目工序工期的預(yù)測模型,并用工程實(shí)例論證方法的有效性.結(jié)果表明,對類似工程或者同一工程項目的類似工序的進(jìn)度執(zhí)行狀況進(jìn)行學(xué)習(xí),采用LS-SVM的工期預(yù)測模型預(yù)測即將開展的工程項目的工序工期,符合實(shí)際工期控制的要求.與基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工期預(yù)測模型對比分析, LS-SVM的工期預(yù)測模型的預(yù)測誤差更小,平均訓(xùn)練時間更短,網(wǎng)絡(luò)總誤差更小.

建設(shè)工程項目;最小二乘向量機(jī);工序;工期預(yù)測

進(jìn)度計劃是建設(shè)企業(yè)集團(tuán)工程項目進(jìn)度控制的指揮棒,而各工序的建造工期精確程度直接影響整個進(jìn)度控制.人為因素在工期估算中會產(chǎn)生隨機(jī)性和模糊性[1-2],而工程條件的多重復(fù)雜性也會導(dǎo)致工期的各種可能性.1987年,Thomas和Yiakoum is提出了影響高速公路項目的生產(chǎn)建造效率的因素,包括環(huán)境因素、施工現(xiàn)場因素、管理因素及中斷因素,并建立了相應(yīng)的勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)出因素之間關(guān)系的模型[3].1997年,Thomas等[4]將中斷因素分為資源、返工和管理3類.2001年,Ovararinand等[5]指出,影響建筑工程效率的13%～35%是工作面到材料倉庫之間的距離不夠引起的.Botero等通過10個案例的研究[6],指出影響進(jìn)度的因素一般包括10種因素,如工作開展之前的準(zhǔn)備、人力,進(jìn)度安排的精確性、材料,進(jìn)度執(zhí)行過程中的協(xié)調(diào)、返工、機(jī)械設(shè)備、天氣、設(shè)計,以及其他因素.最小二乘支持向量機(jī)[7](Least Square SVM,LS-SVM)是經(jīng)典的支持向量機(jī)的發(fā)展和改進(jìn).它采用等式約束代替不等式約束,以平方項作為優(yōu)化指標(biāo),將二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為用最小二乘法求解線性方程組,降低了計算的復(fù)雜性,大大提高了求解速度.本文考慮了工程項目工期的隨機(jī)性和模糊性,并根據(jù)工程實(shí)踐提出諸要素的參數(shù)獲取方式,構(gòu)建了基于支持向量機(jī)(LS-SVM)的工期預(yù)測模型[8].

1 影響工序工期的因素及參數(shù)獲取

1.1 影響因素分析

不同工程項目,影響工期的因素是不同的.考慮到大型工程項目建造過程的共性,以及工序工期影響因素數(shù)據(jù)的可獲取性,綜合國內(nèi)外學(xué)者對工期影響因素的研究,設(shè)定影響工序工期(t)主要有如下7種因素:建筑工程工序本身的工程量(Q),在該工序可分配的人員(P)、材料(M)及設(shè)備(E),可供該工序進(jìn)行的工作面(S),該工序的施工水文地質(zhì)條件(C),以及項目施工管理水平.施工水文地質(zhì)條件還包括施工階段的平均氣溫、施工階段凍土深度、施工階段的降雨量、施工階段的風(fēng)速等[9].

1.2 參數(shù)獲取[10]

根據(jù)工程項目實(shí)踐及參數(shù)的可獲取性、適用性等原則,提出參數(shù)獲取的方式,如表1所示. (1)Q可從工程量清單預(yù)算中直接獲取.(2)當(dāng)j工序僅有1種材料時,M=;當(dāng)j工序存在多種材料時其中: mi,j,p(m)i,j分別表示i材料在j工序中的預(yù)算量和預(yù)算單價.

(4)S是該工序可供工作的工作面與工程量之比.

(5)C取1,2,3,4共4個等級.

表1 工程項目工期預(yù)測參數(shù)的取值Tab.1 Parameter values of p roject activity duration

2 模型的建立

設(shè)l組待訓(xùn)練類似工序樣本,即(x1,t1),…,(xl,tl)∈R6×R,xi=(Qi,Pi,Ei,Mi,Si,Ci).

(1)若因素Q,P,E,M,S,C與工期t構(gòu)成線性關(guān)系,則設(shè)其線性回歸函數(shù)為

(2)若因素Q,P,E,M,S,C與工期t構(gòu)成非線性關(guān)系,則使用相同的非線性映射φ.然后,把數(shù)據(jù)映射到一個高緯特征空間并進(jìn)行線性回歸.

關(guān)鍵的問題是核韓式K(x,y)的選取,使得K(xi,yi)=φ(xi)Tφ(xj),其非線性回歸函數(shù)的解為

因此,只需要通過訓(xùn)練樣本求解出參數(shù)a,b,即可對工程項目的工期進(jìn)行預(yù)測[11].

3 算例分析

3.1 樣本來源

某一建設(shè)企業(yè)集團(tuán)承建了某市地鐵的一個標(biāo)段,沿線需要建造若干灌注樁.根據(jù)建造完成的9個灌注樁的影響因素Q,P,M,E,C,S和工期t等的統(tǒng)計數(shù)據(jù),預(yù)測即將展開的第10,11個灌注樁的工期.樣本統(tǒng)計數(shù)據(jù)和待測樣本的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如表2所示.

表2 樣本統(tǒng)計數(shù)據(jù)和待測樣本的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Tab.2 Statistical data of learned samp les and basic data of forecasted samp les

3.2 訓(xùn)練仿真

經(jīng)過對樣本的訓(xùn)練,在網(wǎng)絡(luò)總誤差為0.011,b為-0.062 1,α=[51.101 5,-32.167 2,-1.078 1, -20.687 6,18.633 5,0.551 3,1.295 0,-18.963 9,1.315 5]的情況下,構(gòu)建訓(xùn)練模型.

在試驗(yàn)中,同基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工期預(yù)測方法進(jìn)行了對比,結(jié)果如表3所示.表3中:tr,tc分別為實(shí)際工期值和預(yù)測工期值.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入層設(shè)置6個神經(jīng)元,且采用Tansig轉(zhuǎn)換函數(shù);輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,采用Purelin函數(shù),且選擇Traingdx函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練.

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與最小二乘支持向量機(jī)的仿真結(jié)果對比Tab.3 Comparison between the simulation results by BPmodel and LS-SVM model

通過表3可得,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LS-SVM模型仿真的絕對誤差最大值分別為-0.130 4和0.019 5.其訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)總誤差分別為0.025 9,0.011 0;平均訓(xùn)練時間分別為82.031 0,0.453 0 s;平均訓(xùn)練誤差率分別為1.989 0×10-4,2.085 5×10-4.

由此可驗(yàn)證基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險的最小化.折衷考慮經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險,置信區(qū)間的LS-SVM的預(yù)測模型對工程項目工序工期進(jìn)行預(yù)測時,可能有更高預(yù)測精度和更快的訓(xùn)練速度[12].

3.3 工期預(yù)測

對待測工序的工期進(jìn)行預(yù)測,第10,11個灌注樁的預(yù)測工期分別為3.30,9.56 d,實(shí)際工期分別為3.5,9.0 d,預(yù)測工期與實(shí)際工期的偏差分別為-3.32%,3.90%.導(dǎo)致誤差結(jié)果的主要原因是,在組織施工方面出現(xiàn)了窩工.從大型工程項目施工的角度來講,絕對工期偏差在半天之內(nèi)是允許的.

4 結(jié)束語

考慮工程項目工期的隨機(jī)性和模糊性,根據(jù)工程實(shí)踐提出影響工期諸要素的參數(shù)獲取方式,構(gòu)建基于支持向量機(jī)的工期預(yù)測模型.該模型能準(zhǔn)確地預(yù)測類似工程項目的工序工期,有效編制工程項目的進(jìn)度計劃,使工程項目建造過程穩(wěn)定均衡、工作流持續(xù)、建造周期縮短、建造成本降低、產(chǎn)品質(zhì)量和客戶滿意度提高.在大型工程項目工序工期預(yù)測中,該方法具有一定的指導(dǎo)意義和價值.

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Forecast M odel of Activity Duration Based on LS-SVM in Construction Engineering Project

Q IShen-jun1,2,ZHANG Yun-bo1,D ING Lie-yun2
(1.College of Civil Engineering,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China; 2.College of Civil Engineering and Mechanics,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)

Referring to fuzziness and randomness for activity duration fo recast of construction engineering p roject by traditional ways,the influence facto rs of activity duration are analyzed,and parameter calculation is also p roposed.A fo recast model of activity duration based on the least square suppo rt vector machine(LS-SVM)is set up,and the analysisof a subway case confirms validity of thismodel.Themodel is trained by the schedule execution situation of the activities in o ther similar p rojects o r the similar activities in the same p roject,the activity duration sim ulated by the model confo rm s w ith the request of schedule controlling.In the forecastmodel of activity duration based on LS-SVM,the p rediction and network total erro rs is less,training time is shorter than the ones in he fo recastmodel based on BP.

construction engineering p roject;least square support vector machine;activity;activity duration fo recast

TU 722

A

(責(zé)任編輯:錢筠 英文審校:方德平)

1000-5013(2010)05-0562-04

2009-10-23

祁神軍(1982-),男,講師,主要從事工程項目管理的研究.E-mail:qisj972@163.com.

國務(wù)院僑辦科研基金資助項目(08QZR06);華僑大學(xué)高層次人才科研啟動項目(07BS404)