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    基于CBR與RBR的國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測

    2016-02-22 00:54:47張代亞
    關(guān)鍵詞:國際工程

    盧 梅, 張代亞

    (西安建筑科技大學(xué) 管理學(xué)院, 陜西 西安 710055)

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    基于CBR與RBR的國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測

    盧梅,張代亞

    (西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院, 陜西西安710055)

    摘要:由于國際工程存在的風(fēng)險(xiǎn)因素眾多且信息來源具有很大局限性,國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測是一個(gè)難點(diǎn),但其對(duì)于國際工程的投標(biāo)報(bào)價(jià)競爭力以及項(xiàng)目的最終盈利能力而言又具有重要影響。因此,論文構(gòu)建了基于事例推理(CBR)與規(guī)則推理(RBR)的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型,首先在總結(jié)、歸納相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上提出基于特征屬性的風(fēng)險(xiǎn)案例表示方法,為風(fēng)險(xiǎn)案例的知識(shí)提取與檢索奠定了基礎(chǔ);然后,選出合適的案例檢索方法,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的影響因素進(jìn)行分析歸納,在此基礎(chǔ)上利用事例推理與規(guī)則推理的相關(guān)理論構(gòu)建了國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測的基本框架;最后結(jié)合Fisher聚類法、集對(duì)分析理論與模糊權(quán)重理論建立了國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型,并通過實(shí)例應(yīng)用驗(yàn)證了模型的有效性與可行性。

    關(guān)鍵詞:國際工程;風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測;事例推理;規(guī)則推理

    隨著全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深度優(yōu)化、歐美大型國際承包商業(yè)務(wù)布局調(diào)整,我國承包商在國際工程市場面臨著更趨復(fù)雜與激烈的競爭,采用低價(jià)戰(zhàn)略獲取工程項(xiàng)目成為了眾多承包商的無奈選擇。在這種投標(biāo)價(jià)格愈加接近成本價(jià)格,而市場風(fēng)險(xiǎn)卻有增無減的背景下,盲目追求中標(biāo)率而忽略項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)極易引發(fā)企業(yè)的重大損失。例如:在波蘭A2高速公路項(xiàng)目中,“在投標(biāo)報(bào)價(jià)階段,中海外急于拿下項(xiàng)目,對(duì)前期工作做得馬馬虎虎,沒有認(rèn)真分析風(fēng)險(xiǎn)”[1],風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的增加最終導(dǎo)致項(xiàng)目失敗。由于國際工程存在的風(fēng)險(xiǎn)因素相比國內(nèi)項(xiàng)目更加復(fù)雜而且信息來源具有很大局限性,國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測是一個(gè)難點(diǎn),但其對(duì)于國際工程的投標(biāo)報(bào)價(jià)競爭力以及項(xiàng)目的最終盈利能力而言又具有重要影響。風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用確定過高將降低中標(biāo)的概率,而過低的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用又會(huì)減少企業(yè)的盈利甚至引發(fā)虧損。因此,風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的合理確定對(duì)于提升我國承包商投標(biāo)報(bào)價(jià)的準(zhǔn)確性、降低投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn),保證項(xiàng)目的最終獲利空間具有重要意義。

    風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用是指因風(fēng)險(xiǎn)的存在或發(fā)生導(dǎo)致的成本增加與收益減少,在工程項(xiàng)目中主要表現(xiàn)為人工、材料、機(jī)械的價(jià)格波動(dòng)與社會(huì)環(huán)境不良等因素導(dǎo)致的成本增加,投標(biāo)時(shí)需在報(bào)價(jià)中有所考慮。風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的估計(jì)是一項(xiàng)復(fù)雜的非線性、多維度、多因素決策問題,是項(xiàng)目管理中知識(shí)密集性與經(jīng)驗(yàn)性均很強(qiáng)的工作,需要借助于各種模型進(jìn)行分析。近年來,國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測做了大量的研究。其中,一部分學(xué)者把風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用與其他因素作為一個(gè)整體,進(jìn)行綜合性的預(yù)測研究[2~4]。在這些研究中風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用與預(yù)期利潤沒有進(jìn)行區(qū)分,因此預(yù)測結(jié)果難以為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供支持。另一部分學(xué)者則把風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用與其他因素進(jìn)行分離,單獨(dú)研究風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的量化技術(shù)。例如:蔣立[5]基于模糊隸屬關(guān)系建立風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用量化模型。顧祥柏[6]結(jié)合估算數(shù)據(jù)庫與企業(yè)歷史數(shù)據(jù),利用二階蒙特卡洛模擬分析方法估算風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用。然而,對(duì)于國際工程項(xiàng)目而言,國際工程面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素更多、受風(fēng)險(xiǎn)的影響更大,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的過程也更為復(fù)雜。國際工程與國內(nèi)工程相比,不僅需要考慮外交關(guān)系、社會(huì)穩(wěn)定、匯率波動(dòng)等特殊風(fēng)險(xiǎn),還要注意常見風(fēng)險(xiǎn)在國內(nèi)外工程中影響程度的不同。例如,勞務(wù)組織風(fēng)險(xiǎn)在國內(nèi)外項(xiàng)目中普遍存在,但因勞動(dòng)法律的差異、遣返費(fèi)用與簽證手續(xù)等因素的影響,國際工程面臨的勞務(wù)組織風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出國內(nèi)的工程項(xiàng)目。因此,結(jié)合國際工程所面臨風(fēng)險(xiǎn)因素的特殊性,對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的確定進(jìn)行預(yù)測研究極具現(xiàn)實(shí)意義。

    1風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測的基本框架

    1.1基于事例的推理

    基于事例推理(CBR—Case-Based Reasoning)的基本思想是以事例的形式組織過去的經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)歷,通過在歷史事例庫中檢索出與目標(biāo)事例相似的事例,并根據(jù)目標(biāo)事例與相似事例的差異進(jìn)行修正,得到目標(biāo)事例的解[7]。CBR中的事例即是存儲(chǔ)在實(shí)例庫中的類似工程項(xiàng)目的特征數(shù)據(jù)及風(fēng)險(xiǎn)知識(shí),其“系統(tǒng)主要有案例檢索(Retrieve)案例重用(Reuse)案例修正(Revised)和案例保存(Retain)四個(gè)推理步驟”[8]。CBR這種借鑒以往類似經(jīng)歷的處理方式來完成對(duì)當(dāng)前新問題的解決,與國際承包商利用專家經(jīng)驗(yàn)估計(jì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的方法具有相似的思維方式。實(shí)踐中,有經(jīng)驗(yàn)的投標(biāo)者可以依據(jù)項(xiàng)目特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境,參照過去成功的投標(biāo)經(jīng)驗(yàn)估算出風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用,而且估測的精度會(huì)隨著投標(biāo)者的經(jīng)驗(yàn)、資料的積累與信息獲取的全面性、及時(shí)性而不斷增加。本文應(yīng)用事例推理技術(shù)解決國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測問題的基本原理為:以以往工程項(xiàng)目案例為基礎(chǔ),以待測項(xiàng)目的特征屬性對(duì)數(shù)據(jù)庫中的案例進(jìn)行檢索,把檢索到的相似度較高的案例作為評(píng)估基準(zhǔn),用相似度水平作為風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用推測依據(jù)。同時(shí)考慮到項(xiàng)目環(huán)境的差異性,依靠專家經(jīng)驗(yàn)修正后確定各風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重,結(jié)合相似度水平與修正后的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重預(yù)測待測項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用值。

    1.2基于規(guī)則的推理

    基于規(guī)則的推理(RBR—Rule-Based Reasoning)是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中常用的知識(shí)表示方法,該技術(shù)以IF<條件>THEN<結(jié)論>的形式實(shí)現(xiàn)專家知識(shí)的規(guī)則化表述,在系統(tǒng)中主要用來代替專家進(jìn)行關(guān)聯(lián)推理。其中判斷條件即為項(xiàng)目之間的相似性,結(jié)論即為項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用值,項(xiàng)目特征屬性與風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,即f:A→B。RBR系統(tǒng)的求解過程就是反復(fù)從規(guī)則數(shù)據(jù)庫選用合適規(guī)則并實(shí)施的過程,其有效運(yùn)作主要依據(jù)規(guī)則庫,因此如何將領(lǐng)域內(nèi)專家知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的計(jì)算規(guī)則是其系統(tǒng)構(gòu)建的主要工作。

    1.3CBR+RBR推理模型在風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測中的基本流程

    CBR具有知識(shí)獲取全面,推理效率高和學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn),但也存在過分偏重于以往事例中的經(jīng)驗(yàn),缺少充分的演繹推理,容易導(dǎo)致檢索效率低下的問題。因此許多學(xué)者將CBR與其他技術(shù)相結(jié)合研究各種問題。RBR在推理簡單,運(yùn)行效率高的同時(shí)也具有規(guī)則知識(shí)獲取困難的缺陷。因此融合RBR與CBR的模型能夠在保持?jǐn)?shù)據(jù)庫豐富的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效率的推理,從而能夠彌補(bǔ)各自的不足。本文融合CBR與RBR技術(shù)設(shè)計(jì)了國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用推理的基本流程(圖1)。

    圖1 國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用推理流程

    應(yīng)用CBR+RBR推理模型預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用時(shí),首先,國際工程項(xiàng)目案例需要按照所屬國家、工程的分類等級(jí)、項(xiàng)目規(guī)模、墊付資金比重和項(xiàng)目持續(xù)時(shí)間等項(xiàng)目屬性特征對(duì)各項(xiàng)目進(jìn)行分類。在此基礎(chǔ)上,匯總項(xiàng)目運(yùn)作過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)進(jìn)行歸類整理,結(jié)合項(xiàng)目投標(biāo)與結(jié)算資料計(jì)算各類別風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、評(píng)估案例項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)管控效果,把案例中提取的風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)存儲(chǔ)在風(fēng)險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)庫中。其中風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)離差率)表示單位營業(yè)額中包含的風(fēng)險(xiǎn),是以相對(duì)數(shù)的形式來消除項(xiàng)目規(guī)模差異的影響,計(jì)算公式為:風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)=(風(fēng)險(xiǎn)損失+風(fēng)險(xiǎn)控制成本)/項(xiàng)目的期望成本。當(dāng)新項(xiàng)目需要進(jìn)行事例重用時(shí),也要按照事例提取規(guī)則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分類整理,然后再利用統(tǒng)計(jì)出的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在風(fēng)險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行匹配。項(xiàng)目匹配成功即可調(diào)取以往項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)案例信息,根據(jù)目標(biāo)事例進(jìn)行事例修正,然后利用修正后的案例進(jìn)行目標(biāo)事例的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測。如果匹配不成功,新的項(xiàng)目信息將作為新知識(shí)增加到數(shù)據(jù)庫中。

    2CBR+RBR推理模型在風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測中的推理分析

    2.1風(fēng)險(xiǎn)案例的知識(shí)表示

    系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于數(shù)據(jù)庫中風(fēng)險(xiǎn)案例的質(zhì)量與數(shù)量,因此,通過合適的渠道獲取案例并以合適的知識(shí)提取規(guī)則表示案例對(duì)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測系統(tǒng)尤為重要。CBR事例表示法大致分為兩類:特征向量表示法和結(jié)構(gòu)化表示法[9]。特征向量表示法相對(duì)于結(jié)構(gòu)化表示法具有數(shù)據(jù)采集簡單、存儲(chǔ)空間要求小的特點(diǎn),更加方便計(jì)算機(jī)處理。結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)案例本身的特點(diǎn),特征向量表示法也能完全滿足相似案例篩選的精度要求。因此,本文選用特征向量法以多元數(shù)組來表示實(shí)例:X=[X1,X2,…,Xn]。

    對(duì)于國際工程項(xiàng)目面臨的眾多風(fēng)險(xiǎn)因素,相關(guān)學(xué)者做出了不同的分類。劉爾烈認(rèn)為國際工程風(fēng)險(xiǎn)因素表現(xiàn)于政治方面、經(jīng)濟(jì)方面、工程技術(shù)方面、公共關(guān)系方面以及管理方面[10]。另有學(xué)者認(rèn)為勞務(wù)組織風(fēng)險(xiǎn)、材料、設(shè)備價(jià)格與匯率變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、安全穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)等因素對(duì)國際工程有重大影響[11~13]。結(jié)合對(duì)國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用研究相關(guān)文獻(xiàn)的歸納總結(jié),按照既能表征項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)特征又方便后期運(yùn)算的基本原則,本文在眾多的風(fēng)險(xiǎn)特征中選擇出關(guān)鍵性的7個(gè)特征屬性,包括安全穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)、勞務(wù)組織風(fēng)險(xiǎn)、材料與設(shè)備價(jià)格及匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、付款風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)主與政府干預(yù)的風(fēng)險(xiǎn)、地域自然風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)自身能力風(fēng)險(xiǎn)等,如表1所示。

    2.2相似案例檢索

    案例的重用檢索是CBR+RBR技術(shù)中的關(guān)鍵問題,對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行效率與預(yù)測結(jié)果的可靠性有重大影響。

    表1 風(fēng)險(xiǎn)案例的特征屬性

    眾多學(xué)者針對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了相關(guān)研究,例如:閆文周[14]提出建立工程項(xiàng)目索賠案例知識(shí)的矩陣表示模型,以事件的特征屬性為行元素,以活動(dòng)工序?yàn)榱性?,進(jìn)而以模糊子貼近度計(jì)算案例之間的相似性,實(shí)現(xiàn)相似案例檢索。劉華[8]結(jié)合熵權(quán)決策法確定特征屬性的權(quán)重,利用歐式距離計(jì)算出的相似度檢索出相似案例。李從善[15]為了提高系統(tǒng)的檢索效率引入分級(jí)檢索的概念,即在閥值限定的范圍內(nèi)檢索結(jié)果集,再以事例間的距離評(píng)定事物的相似度。由以上研究可知,關(guān)于事例檢索的研究已比較豐富與成熟,結(jié)合所研究問題的特點(diǎn)與上文中所選用的知識(shí)表示方法,本文選用文獻(xiàn)[8]中的算法檢索相似案例。

    3國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型

    3.1預(yù)測模型的建立

    在CBR+RBR推理模型構(gòu)建完成的基礎(chǔ)上,需要選用合適的算法來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測。相似案例的數(shù)量與模型的預(yù)測精度有極大的關(guān)聯(lián)性,但一味求多又會(huì)降低下一步計(jì)算的效率。為了獲得盡可能多的案例,同時(shí)又不影響下一步的計(jì)算,本文選用Fisher 聚類技術(shù)對(duì)前文檢索出的相似案例做降維處理,取各維度的中值參與下一步計(jì)算?;诼?lián)系隸屬度的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型的基本原理是:首先對(duì)修正得來的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和聚類分割,得到相對(duì)應(yīng)的聚類區(qū)間;然后,采用集對(duì)分析理論計(jì)算待預(yù)測項(xiàng)目與歷史樣本的聯(lián)系隸屬度,確定它們之間的同、異、反關(guān)系;最后,結(jié)合模糊權(quán)重計(jì)算綜合聯(lián)系隸屬度,進(jìn)而預(yù)測研究對(duì)象的可能風(fēng)險(xiǎn)水平。

    3.2基于Fisher 的事例聚類

    Fisher最優(yōu)分割法為有序樣本分割聚類方法,它通過離差平方和(類直徑)表示樣本間的差異程度,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析和確定最優(yōu)分類數(shù)[16]。它具有客觀、最優(yōu)的特點(diǎn),能使樣本段內(nèi)部的各樣本間的差異最小,而段與段之間的差異最大[17]。因案例具有明顯的時(shí)間序列性,且時(shí)間的遠(yuǎn)近與預(yù)測的精度有直接的關(guān)聯(lián),因此本文選用Fisher做樣本聚類。以P(m,n)(m

    (1)

    (2)

    (3)

    3.3基于集對(duì)分析的聯(lián)系隸屬度計(jì)算

    集對(duì)分析(Set Pair Analysis,SPA)是由我國學(xué)者趙克勤[18]提出的一種確定不確定系統(tǒng)分析方法,其核心思想是從“同一”、“對(duì)立”和“差異”三方面分析要素之間的聯(lián)系與轉(zhuǎn)化,通過引入聯(lián)系隸屬度及其數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述各種不確定性,實(shí)現(xiàn)了對(duì)不確定性問題的數(shù)學(xué)運(yùn)算。對(duì)于上節(jié)Fisher聚類獲得實(shí)數(shù)區(qū)間,由集對(duì)分析理論可知,待預(yù)測樣本與k類屬性值之間的同、異、反關(guān)系可以描述為:當(dāng)x∈[-∞,X-1]∪[X2,+∞]時(shí)聯(lián)系度μ=-1;當(dāng)x∈[X0,X1]時(shí),聯(lián)系度μ∈[0,1];當(dāng)X∈[X1,X2]∪[X-1,X0]時(shí)聯(lián)系度μ∈[-1,0]。為了計(jì)算樣本x與討論區(qū)間的聯(lián)系度,引入集對(duì)分析理論的聯(lián)系隸屬度表達(dá)式:

    (4)

    其中:μmn為聯(lián)系隸屬度;μmn∈[-1,1];X-1、X0、X1和X2為聚類區(qū)間分界值。

    3.4指標(biāo)模糊權(quán)重確定及風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測

    表2 判斷矩陣標(biāo)度定義

    然后,整理評(píng)價(jià)結(jié)果,將模糊互補(bǔ)矩陣調(diào)整為模糊一致矩陣。若模糊矩陣R=(rij)n×n滿足?i,j,k(i,j=1,…,n)有rij=rik-rjk+0.5,則矩陣通過一致性檢驗(yàn)。

    最后采用最小二乘法求權(quán)重:

    其中,α為度量決策者對(duì)指標(biāo)差異的感知度,與評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)數(shù)和差異程度有關(guān),實(shí)際中常取α=0.5(n-1)。

    4案例研究

    本文數(shù)據(jù)來源于國內(nèi)某大型國際承包商風(fēng)險(xiǎn)案例數(shù)據(jù)庫,按照與待預(yù)測項(xiàng)目屬性特征的相似性進(jìn)行檢索,選取了其中相似度滿足要求的16個(gè)案例進(jìn)行研究。在案例選取的基礎(chǔ)上,本文結(jié)合投標(biāo)計(jì)算書、結(jié)算資料等匯總整理項(xiàng)目運(yùn)作過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用,按照風(fēng)險(xiǎn)的特征屬性進(jìn)行分類,并計(jì)算出各案例的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),詳見表3。采用原始數(shù)據(jù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),可以用百分?jǐn)?shù)的形式消除風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用絕對(duì)數(shù)值差異的影響指標(biāo)實(shí)現(xiàn)歸一化的目的。按照公式(1)~(3)計(jì)算求得不同k分類下的損失函數(shù)值,由圖2可見當(dāng)k=4時(shí)損失函數(shù)值出現(xiàn)拐點(diǎn),因此最優(yōu)聚類劃分為4類,利用表中數(shù)據(jù)求得相應(yīng)特征屬性的動(dòng)態(tài)范圍見表4。

    表3 風(fēng)險(xiǎn)案例的風(fēng)險(xiǎn)特征屬性值 %

    表4 風(fēng)險(xiǎn)案例聚類結(jié)果及各特征屬性的范圍

    圖2 各k分類下的損失函數(shù)值

    由于國際工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)因素多且具有模糊性的特征,直接提取數(shù)據(jù)較困難,借助調(diào)查問卷采用Delphi法采集專家意見是一種可行選擇。鑒于問題的復(fù)雜性與專業(yè)性,首先,本文篩選出工程造價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理、國際工程咨詢與國際貿(mào)易等四個(gè)專業(yè)的具有10年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)管理人員、高校研究人員,共計(jì)20人。在專家甄選完成的基礎(chǔ)上,我們?cè)O(shè)計(jì)了待預(yù)測項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用調(diào)查問卷:問卷一為待預(yù)測項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)估計(jì);問卷二為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重確定。然后,發(fā)放調(diào)查問卷并附問題的相關(guān)材料,利用國際工程風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用調(diào)查問卷向?qū)<姨釂?,并回收問卷。其次,整理各位專家意見并返回給專家,請(qǐng)專家修正自身意見,如此反復(fù)。最后,求得趨于一致的專家意見,以此作為本次風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    現(xiàn)利用調(diào)查問卷的方式獲取各位專家對(duì)待預(yù)測項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì),取估計(jì)值的平均數(shù)作為群體決策的結(jié)果。確定出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)指標(biāo)Xi={9.44,22.37,12.63,7.58,7.21,7.29,20.37},并以此作為待預(yù)測樣本的觀測值來預(yù)測該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。將待預(yù)測項(xiàng)目的各項(xiàng)指標(biāo)值代入公式(4),即可求得該項(xiàng)目各項(xiàng)特征屬性與歷史數(shù)據(jù)聚類區(qū)間的聯(lián)系隸屬度。國際工程市場中匯率、材料價(jià)格的變動(dòng)極為頻繁,項(xiàng)目中各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率也會(huì)隨時(shí)間不斷發(fā)生變化,為了體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)損失的動(dòng)態(tài)特征,本文利用專家經(jīng)驗(yàn)確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

    根據(jù)項(xiàng)目所處特定環(huán)境,本文通過咨詢專家利用模糊判斷矩陣確定了各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重值,該方法應(yīng)用廣泛,具體計(jì)算過程不做詳述,W=(w1,w2,w3,w4,…,w7)=(0.118,0.145,0.245,0.087,0.212,0.105,0.088),并利用各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算不同分類下的集成聯(lián)系隸屬度(表5)。

    表5 集成聯(lián)系隸屬度計(jì)算結(jié)果

    對(duì)計(jì)算出的4個(gè)分類的集成聯(lián)系隸屬度進(jìn)行歸一化處理,求得各個(gè)分類與待預(yù)測項(xiàng)目的相似度。取各分類區(qū)間的中心值,以此與各分類的相似度做乘積運(yùn)算,求得待預(yù)測項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用為5.611%。通過與待預(yù)測項(xiàng)目的實(shí)際值7.747%進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實(shí)際值的相對(duì)誤差為2.136%,滿足項(xiàng)目的實(shí)際需求。通過實(shí)例驗(yàn)證可以發(fā)現(xiàn),本模型的預(yù)測誤差較小、預(yù)測精度相對(duì)較高,能夠滿足實(shí)際需要,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)基于CBR+RBR的模型具有隨案例數(shù)量增加其預(yù)測精度進(jìn)一步提高的特點(diǎn),這也進(jìn)一步說明了基于CBR+RBR推理的風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型的可行性。

    5結(jié)語

    國際工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測可以提升承包商對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的量化認(rèn)識(shí),幫助他們進(jìn)行投標(biāo)決策與風(fēng)險(xiǎn)管理,對(duì)于增強(qiáng)我國承包商的競爭力具有重要意義。本文以CBR+RBR作為理論基礎(chǔ),結(jié)合Fisher最優(yōu)聚類、集對(duì)分析和模糊矩陣的方法構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用的預(yù)測模型。通過示例分析,模擬驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)用預(yù)測模型是有效、可行的。本模型結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)確定指標(biāo)因素的權(quán)重體現(xiàn)出風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)性特征,在大樣本數(shù)據(jù)中將會(huì)表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。但是,在小樣本數(shù)據(jù)中如何提高模型的預(yù)測精度有待進(jìn)一步研究。

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    (Email:xiaojuekongcheng@163.com)

    Risk Cost Forecast Based on CBR and RBR

    LUMei,ZHANGDai-ya

    (School of Management,Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China)

    Abstract:The forecast on risk cost of international construction and engineering project is difficult because there are so many risk factors and the information sources are limited. Meanwhile, it is crucial for the international bidding and pricing competency, and the final profit capacity of international projects. In this article, forecast model of international construction and engineering project cost risk based on CBR and RBR was proposed. Firstly, a risk case representation method based on feature attributes is put forward on the basis of summarizing and inducing the related documents, which lays the foundation for the knowledge extraction and retrieval of risk cases. Then, the basic framework of international engineering risk cost forecast is constructed by selecting the appropriate case retrieval method, and analyzing the impact factors of the risk cost, and then using the theory of case reasoning and rule reasoning. Finally, the forecast model of international construction and engineering risk cost is established based on the Fisher clustering method, the set pair analysis theory and the fuzzy weight theory, and the validity and feasibility of the model is verified by examples.

    Key words:international projects; forecast risk-cost; case-based reasoning; rule-based reasoning

    中圖分類號(hào):F407.9

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):2095-0985(2016)01-0038-06

    基金項(xiàng)目:陜西省教育廳哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目(14JZ022)

    作者簡介:盧梅(1971-),女,新疆烏魯木齊人,副教授,博士,研究方向?yàn)閲H工程、建筑經(jīng)濟(jì)與項(xiàng)目管理

    收稿日期:2015-08-26修回日期: 2015-10-17

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