基于支持向量機(jī)的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

周　梅，趙素娟，朱姣蘭

(北京理工大學(xué)珠海學(xué)院 商學(xué)院，廣東 珠海 519088)

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基于支持向量機(jī)的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

周梅，趙素娟，朱姣蘭

(北京理工大學(xué)珠海學(xué)院 商學(xué)院，廣東 珠海 519088)

摘要：近年來，我國輸變電工程建設(shè)項(xiàng)目的投入逐年增加，但其造價(jià)波動(dòng)很大，存在較大風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)我國輸變電建設(shè)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)影響因素及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究，有利于提高電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。利用WBS-RBS風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法對(duì)輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，然后利用粗糙集理論對(duì)其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行約簡優(yōu)化，最后建立以支持向量機(jī)理論為基礎(chǔ)的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，為輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了一種科學(xué)有效的方法。

關(guān)鍵詞：輸變電工程；造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；粗糙集；支持向量機(jī)

輸變電工程項(xiàng)目由于存在自身成本大、參與方多、組織關(guān)系復(fù)雜及工程建設(shè)周期長等特點(diǎn)，因而影響輸變電工程造價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因素也較復(fù)雜。對(duì)影響輸變電項(xiàng)目造價(jià)因素的分析與預(yù)測(cè)必須做到定性與定量相結(jié)合，要有理有據(jù)、有針對(duì)性地對(duì)工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，這樣不僅可以提高電網(wǎng)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益還可以提高其社會(huì)效益。在我國，工程造價(jià)管理模式的發(fā)展開端是以標(biāo)準(zhǔn)定額為標(biāo)志的前蘇聯(lián)造價(jià)管理模式；文革時(shí)期進(jìn)入到工程造價(jià)的混亂無序時(shí)期，這個(gè)無序的狀態(tài)持續(xù)到改革開放即20世紀(jì)的90年代才得到恢復(fù)和發(fā)展[1]；90年代以后，我國造價(jià)管理模式進(jìn)入市場(chǎng)化、國際化和多元化發(fā)展階段。徐友全[2]運(yùn)用三角形分布的估算方法并結(jié)合概率論的相關(guān)理論知識(shí)，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)仿真模擬來對(duì)建設(shè)項(xiàng)目的進(jìn)度和費(fèi)用進(jìn)行估算分析，進(jìn)而研究出關(guān)于控制電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的策略。DARKO等[3]對(duì)電網(wǎng)工程項(xiàng)目造價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)研究是在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。GWANG[4]運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法有效避免了單一模型可能導(dǎo)致的各種因素的不確定性，最終建立起完善的電網(wǎng)工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型等。

筆者基于客觀、科學(xué)和有效的輸變電建設(shè)項(xiàng)目工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，利用支持向量機(jī)理論[5]，客觀地評(píng)價(jià)輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)。該方法一方面有利于降低現(xiàn)代化電力能源傳輸成本；另一方面，有利于電力企業(yè)合理地控制和節(jié)約成本，獲得更多利潤。

1支持向量機(jī)方法

支持向量機(jī)模型屬于靠實(shí)際數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型，是建立在一定樣本基礎(chǔ)之上的學(xué)習(xí)型數(shù)學(xué)模型。首先以一部分項(xiàng)目樣本作為訓(xùn)練樣本即學(xué)習(xí)樣本，而以另一部分項(xiàng)目樣本作為檢驗(yàn)樣本，當(dāng)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的精度達(dá)到檢驗(yàn)樣本所要求的精度后，即構(gòu)建出了項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型能夠綜合全面地考慮所有的輸變電項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，且能夠利用數(shù)據(jù)挖掘功能自動(dòng)尋找出各個(gè)相關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間直接存在或隱含的數(shù)量關(guān)系。更為重要的是，支持向量機(jī)評(píng)價(jià)模型相對(duì)于其他類似的評(píng)價(jià)模型例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其需要更少的樣本，數(shù)據(jù)的抗噪聲能力也更強(qiáng)，并具有一定的批處理能力，且在這過程中不需要復(fù)權(quán)重，主觀性因素相對(duì)較小。當(dāng)然該方法也有一定的局限性，支持向量機(jī)模型是一種依賴于實(shí)際數(shù)據(jù)的項(xiàng)目樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，因此對(duì)訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本的來源和獲取問題上提出了較高要求。對(duì)此，可以從相關(guān)輸變電項(xiàng)目樣本的項(xiàng)目建議書、可行性研究報(bào)告、在實(shí)施過程中留存記錄的相關(guān)報(bào)告和數(shù)據(jù)及后評(píng)價(jià)報(bào)告等中獲得需要的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)資料都能為支持向量機(jī)模型在輸變電項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中提供較為可靠且具體的樣本數(shù)據(jù)。

2輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

輸變電工程造價(jià)外生風(fēng)險(xiǎn)因素是指項(xiàng)目所處外在環(huán)境帶來的不可避免的風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)是由項(xiàng)目參與方以外的風(fēng)險(xiǎn)影響因素所引起的，包括政治風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、自然風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)5個(gè)方面[6]。其內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)因素主要指輸變電工程本身及項(xiàng)目各實(shí)施主體間產(chǎn)生的工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)因素。筆者通過WBS-RBS法[7]及專家調(diào)查法得到初步結(jié)果，利用粗糙集理論[8]對(duì)原有輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化后，初步構(gòu)建了含47個(gè)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其中有16個(gè)指標(biāo)被約簡，剩下的31個(gè)指標(biāo)已相對(duì)完整地構(gòu)成了輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具體情況如表1所示。

表1　輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3基于SVM的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

3.1輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

3.1.1風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)原理

基于支持向量機(jī)的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基本原理是：根據(jù)所建立的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的特征值即評(píng)分作為支持向量機(jī)的輸入向量，再利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型輸出輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)值即可。在進(jìn)行支持向量機(jī)模型訓(xùn)練時(shí)，首先請(qǐng)專家根據(jù)輸變電工程的樣本，結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分；其次利用Matlab中的LIB SVM工具箱對(duì)評(píng)分值進(jìn)行歸一化處理；再次結(jié)合筆者選取的不敏感帶損失函數(shù)ε對(duì)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，支持向量機(jī)模型經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后，再利用項(xiàng)目樣本作為檢驗(yàn)樣本區(qū)檢測(cè)模型的訓(xùn)練精度，當(dāng)訓(xùn)練精度滿足既定的要求時(shí)，該模型即可作為最終建立的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。通過上述流程所建立的評(píng)價(jià)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)較為科學(xué)客觀的評(píng)價(jià)，具體的評(píng)價(jià)原理如圖1所示。

圖1　輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)原理

3.1.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

假設(shè)輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，由m個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)因子構(gòu)成了評(píng)價(jià)的樣本集s，則：

式中：xi為支持向量機(jī)模型中的預(yù)報(bào)因子值，即輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的專家打分值；yi為支持向量機(jī)模型中的預(yù)報(bào)對(duì)象值；y=f(x)為最優(yōu)函數(shù)，反映各個(gè)輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)與最終需要通過該模型進(jìn)行評(píng)價(jià)的預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系。

筆者選用支持向量回歸機(jī)函數(shù)ε-SVR進(jìn)行輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究，因此，需要解決如何通過計(jì)算獲得一個(gè)最優(yōu)回歸超平面的問題，為了解決這個(gè)問題就必須引入松弛變量ξ和ξ*，于是可轉(zhuǎn)為求解一個(gè)二次凸規(guī)劃的線性問題，即：

(1)

式中：引入的松弛變量ξ和ξ*分別對(duì)應(yīng)著要求解得到的最優(yōu)回歸超平面下方和上方的兩種不同情況；C為預(yù)先確定的懲罰函數(shù)。從約束條件中可以看出，約束條件均為凸集。根據(jù)最優(yōu)化理論，可以判斷出該目標(biāo)函數(shù)應(yīng)當(dāng)存在全局的最小解。那么，利用拉格朗日乘數(shù)法則和卡羅需-庫恩-塔克條件，即可求解式(1)的最優(yōu)回歸超平面。

其中，將拉格朗日函數(shù)定義為：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

函數(shù)f(x)為輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中基于支持向量機(jī)的最優(yōu)回歸函數(shù)。若要獲得原樣本空間中基于樣本的非線性回歸函數(shù)，則只需要通過支持向量機(jī)中核函數(shù)的計(jì)算，得出相應(yīng)的系數(shù)即α與b的值即可。

3.2輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程

綜上所述，基于支持向量機(jī)的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程如圖2所示。

圖2　輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)流程

4算例分析

4.1研究樣本與數(shù)據(jù)的獲得

雖然支持向量機(jī)模型對(duì)項(xiàng)目量的需求較小，但該模型屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型，因此為了檢驗(yàn)該方法的可行性和有效性，需要收集一些樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型的訓(xùn)練樣本及檢驗(yàn)樣本，在此筆者選取了近十年來在江蘇省輸變電建設(shè)項(xiàng)目中較具代表性的12個(gè)輸變電工程：

按照上述評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，筆者在研究過程中將請(qǐng)相關(guān)專家結(jié)合上述12個(gè)輸變電工程的資料進(jìn)行打分。在專家打分前，筆者首先對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行量化及歸一化處理。在此筆者將指標(biāo)評(píng)分劃分為0.1、0.3、0.5、0.7和0.9這5個(gè)等級(jí)，這5個(gè)分?jǐn)?shù)所對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分別為風(fēng)險(xiǎn)可能性低、風(fēng)險(xiǎn)可能性較低、風(fēng)險(xiǎn)可能性一般、風(fēng)險(xiǎn)可能性較大和風(fēng)險(xiǎn)可能性大。在專家進(jìn)行打分時(shí)，要求專家必須全面充分考慮各個(gè)項(xiàng)目的基本材料及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從而做出相對(duì)合理的打分。

4.2輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

4.2.1SVM的核函數(shù)及參數(shù)選擇

按照支持向量機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的計(jì)算流程，對(duì)選擇的12個(gè)輸變電工程造價(jià)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)，具體過程如下：

(1)核函數(shù)的選擇。結(jié)合筆者所收集到的數(shù)據(jù)，如果對(duì)收集到的數(shù)據(jù)沒有進(jìn)行先驗(yàn)，那么在選擇核函數(shù)時(shí)，所選擇的核函數(shù)最好能夠具有平滑特性，而在LIBSVM工具箱中所提供的4種核函數(shù)中，只有RBF函數(shù)即徑向函數(shù)具有這個(gè)特點(diǎn)，因?yàn)閺较蚝瘮?shù)能夠?qū)⒎蔷€性的樣本數(shù)據(jù)映射到更高維的多維空間當(dāng)中，可以更加有效地反映出數(shù)據(jù)屬性和類標(biāo)簽之間的非線性關(guān)系，同時(shí)采用該函數(shù)的計(jì)算難度也較其他函數(shù)更小。另外在LIBSVM軟件中，徑向函數(shù)的相關(guān)參數(shù)較少，且每一參數(shù)的意義較為明確，在運(yùn)用過程中更為方便。因此，筆者選擇徑向函數(shù)作為核函數(shù)，其中徑向核函數(shù)RBF可表示為：

其中，σ為RBF核函數(shù)的參數(shù)，代表了該核函數(shù)的均方差，即為該核函數(shù)在自變量x及y方向上的寬度。σ值越小，則表示該核函數(shù)的擬合性能越好；σ值越大，則表示該核函數(shù)的寬度越寬，擬合性能越差。但是σ值并不是越小越好，因?yàn)楫?dāng)σ值過小時(shí)，會(huì)造成核函數(shù)的泛化能力變差，因此如何確定一個(gè)合適的σ值也是在建模過程中非常重要的一個(gè)步驟。

(2)相關(guān)參數(shù)的計(jì)算。選擇好核函數(shù)RBF后，就要利用該函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)參數(shù)C和g的確定，LIBSVM工具箱的具體操作步驟如下：①按照LIBSVM的數(shù)據(jù)格式要求準(zhǔn)備訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；②進(jìn)行數(shù)據(jù)的縮放操作；③利用RBF核函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)學(xué)習(xí)參數(shù)C和g的確定，筆者選用K-Fold Cross Validation方法，在運(yùn)用LIBSVM工具箱確定學(xué)習(xí)參數(shù)時(shí)，參數(shù)的選取情況如圖3和圖4所示。

圖3　參數(shù)尋優(yōu)3D圖

圖4　參數(shù)尋優(yōu)二維圖

根據(jù)LIBSVM的輸出結(jié)果，由圖3和圖4可知，最終得到最優(yōu)學(xué)習(xí)參數(shù)bestC和bestg的值分別為bestC=75，bestg=0.8。

4.2.2輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)估算

根據(jù)得到的最佳參數(shù)，將收集到的12個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)中前8個(gè)項(xiàng)目作為訓(xùn)練樣本，后4個(gè)項(xiàng)目作為檢驗(yàn)樣本即預(yù)測(cè)樣本。利用LIBSVM工具箱求得相應(yīng)的α、α*和b的值，其計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2　系數(shù)α、α*和b的計(jì)算結(jié)果

將所求得系數(shù)的值代入模型，即可得：

利用上述評(píng)價(jià)模型，將后4個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本，代入其中即可求得后4個(gè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值。12個(gè)項(xiàng)目的具體結(jié)果如表3所示。

表3　支持向量機(jī)回歸算法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值

若有新的待評(píng)價(jià)項(xiàng)目，則可通過上述步驟建立評(píng)價(jià)模型，輸入更新的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)值(x)，就可通過該評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素和風(fēng)險(xiǎn)值。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的收集一定要具有鑒別性，需收集與待評(píng)價(jià)項(xiàng)目相關(guān)性高的數(shù)據(jù)，對(duì)收集到數(shù)據(jù)的歸類與整理要規(guī)范化，這樣才能保證數(shù)據(jù)的有效性及預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

5結(jié)論

筆者全面識(shí)別了內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)因素和外生風(fēng)險(xiǎn)因素兩大方面對(duì)輸變電工程的造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)影響因素，應(yīng)用粗糙集理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)篩選，從而構(gòu)建了更為科學(xué)合理的評(píng)價(jià)體系；最后提出了基于支持向量機(jī)理論的輸變電工程造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并且通過具體實(shí)例驗(yàn)證了該模型的科學(xué)性和有效性，從而得到了可全面準(zhǔn)確評(píng)價(jià)輸變電工程項(xiàng)目造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的有效方法。

參考文獻(xiàn)：

[1]李希勝.高速公路工程全風(fēng)險(xiǎn)造價(jià)確定與控制研究[D].南京:南京林業(yè)大學(xué),2009.

[2]徐友全.建設(shè)項(xiàng)目招投標(biāo)及施工造價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析及對(duì)策研究[D].山東:山東建筑大學(xué),2010.

[3]DARKO D, TAMARA M, DUBRAVKA B. Analysis of duration and cost estimate of construction projects through computer simulation[C]∥29th Int Conf on Information Technology Interfaces,[S.l.]:IEEE, 2007:25-28.

[4]GWANG H K. Neural network model incorporating a genetic algorithm in estimating construction costs[J]. Building and Environment, 2004(39):1332-1340.

[5]鄧乃揚(yáng),田英杰.數(shù)據(jù)挖掘中的新方法：支持向量機(jī)[M].北京:科學(xué)出版社,2010：102-156.

[6]徐妥夫.工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)與評(píng)價(jià)方法研究[J].基建優(yōu)化,2006,27(3):48-50.

[7]吳小剛,李洵,張土喬,等.建筑工程安全的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及評(píng)價(jià)方法研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2005,14(8): 55-58.

[8]張文修，吳偉志，梁吉業(yè)，等．粗糙集理論與方法[M]．北京：科學(xué)出版社，2001:85-135．

ZHOU Mei:Lecturer；School of Business,Beijing Institute of Technology, Zhuhai，Zhuhai 519088,China.

文章編號(hào)：2095-3852(2016)02-0187-05

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

收稿日期：2015-11-08.

作者簡介：周梅(1985-)，女，廣東珠海人，北京理工大學(xué)珠海學(xué)院商學(xué)院講師.

中圖分類號(hào)：F062.4

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.02.011

Cost Risk Evaluation of Power Transmission and Transformation Project Based on Support Vector Machine

ZHOUMei，ZHAOSujuan，ZHUJiaolan

Abstract：In recent years， power transmission and transformation project investment increased year by year in china， but its cost fluctuation is very big，there is a big risk. Therefore，research on the risk of power transmission and transformation projects' costs have an important role to promote the development of national economy and improve the economic benefits of power grid enterprise. Using WBS - RBS risk identification method to analysis the influence factors of the power transmission and transformation project' cost， then using the theory of rough set to optimize the evaluation index system，and finally established of power transmission and transformation projects' cost risk evaluation model on the basis of support vector machine theory. Thus the article provides a scientific and effective method for power transmission and transformation project risk evaluation.

Key words：power transmission and transformation project; cost risk evaluation ; rough sets theory; SVM