基于SEM-ANN的BIM技術(shù)運維階段擴(kuò)散路徑研究

摘要：建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）可以更好地優(yōu)化運維階段的大量數(shù)據(jù)存取方式，但運維階段相較決策、設(shè)計和施工三個階段BIM技術(shù)擴(kuò)散程度較低。為了提升其擴(kuò)散程度，以路徑研究的角度，結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論的5類特征，基于SEM-ANN的建模方法對路徑進(jìn)行全面綜合地分析，從而建立更靈活的非線性模型。結(jié)果表明，兼容性是提升BIM技術(shù)運維階段擴(kuò)散程度的相對更優(yōu)路徑。該模型在一定程度上擺脫了傳統(tǒng)線性回歸模型的局限性，為分析離散數(shù)據(jù)提供一定的思路和建議。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新擴(kuò)散理論；BIM技術(shù)；結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

0 引言

要實現(xiàn)建設(shè)工程項目的全生命期周期管理，需要滿足大量數(shù)據(jù)的即時存取，建筑信息模型（BIM）作為一種技術(shù)被引入建設(shè)工程項目的全生命周期管理體系。建設(shè)工程項目全生命周期大致可分為決策、設(shè)計、施工和運維4個階段。盡管BIM技術(shù)的擴(kuò)散程度在決策、設(shè)計和施工三個階段均已達(dá)到較為理想的程度，但是其在運維階段的擴(kuò)散程度仍需進(jìn)一步提高。目前，運維階段BIM技術(shù)的相關(guān)研究主要聚焦于BIM技術(shù)的軟件二次開發(fā)、人機(jī)交互和經(jīng)營成本等領(lǐng)域，如張建平等^［1］優(yōu)化了設(shè)計階段聯(lián)合運維階段BIM技術(shù)建模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)融合問題，陳燁^［2］基于BIM技術(shù)進(jìn)行了綠色建筑運維成本測算方式的優(yōu)化，吳賢國等^［3］改進(jìn)了地鐵運維期基于BIM技術(shù)的健康檢測系統(tǒng)；但是，BIM技術(shù)擴(kuò)散程度的相關(guān)研究則較少，如湯洪霞等^［4］針對限制BIM技術(shù)擴(kuò)散的服務(wù)供應(yīng)商激勵契約問題進(jìn)行了研究。

也有學(xué)者基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論，對BIM運維階段擴(kuò)散路徑進(jìn)行了相關(guān)研究，如Gledson^［5］發(fā)現(xiàn)采用創(chuàng)新擴(kuò)散理論增強BIM技術(shù)的擴(kuò)散可以使BIM技術(shù)的采用率出現(xiàn)明顯的上升趨勢，Hua^［6］在進(jìn)行案例研究時發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散理論對BIM技術(shù)的擴(kuò)散有很大的影響。在創(chuàng)新擴(kuò)散理論中，擴(kuò)散被定義為一個過程，產(chǎn)品或技術(shù)均被視為一種創(chuàng)新，在這個過程中創(chuàng)新經(jīng)過一段時間，通過特定的渠道，能夠有效提升其效率。對于當(dāng)前BIM技術(shù)擴(kuò)散程度已經(jīng)嚴(yán)重滯后的運維階段而言，創(chuàng)新擴(kuò)散理論是一種可以快速提升其擴(kuò)散范圍的方法。

因此，本研究基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論，以創(chuàng)新擴(kuò)散理論的5類特征為切入點，旨在通過一種降低線性模型局限性且具有因果邏輯解釋能力的方法，明確BIM技術(shù)運維階段擴(kuò)散的相對更優(yōu)路徑，以快速提升運維階段的BIM技術(shù)擴(kuò)散程度。本研究通過有序地使用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）兩階段式建模方法來研究路徑優(yōu)化問題。本研究所提出的框架主要包括三個部分：①通過問卷調(diào)查梳理和分析影響B(tài)IM技術(shù)擴(kuò)散的相關(guān)因素；②利用SEM-ANN兩階段式建模方法構(gòu)建路徑優(yōu)化模型；③與傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行對比分析，明確SEM-ANN的相對優(yōu)勢。

1 影響因素選取

本研究以CNKI數(shù)據(jù)庫為檢索源，使用多組關(guān)鍵詞對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析，文獻(xiàn)年限從2015年6月《關(guān)于推進(jìn)建筑信息模型應(yīng)用的指導(dǎo)意見》文件發(fā)布后至2023年6月，分別對g-index、Top N、Top N%和Thresholds 4種算法運算的結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)，選取了出現(xiàn)頻次由高到低的15類影響因素，影響因素頻次表見表1。

本研究運用CiteSpace軟件^［7-10］，采用文獻(xiàn)計量和可視化知識圖譜的分析方法，對影響B(tài)IM技術(shù)運維階段擴(kuò)散路徑的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究。CiteSpace是由陳超美教授開發(fā)的一款能夠?qū)ξ墨I(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識結(jié)構(gòu)、規(guī)律及分布情況可視化分析的工具。CiteSpace可以分析文獻(xiàn)的主題、作者、關(guān)鍵詞、作者共現(xiàn)及源期刊等數(shù)據(jù)，以此來解析不同研究成果在特定領(lǐng)域的交叉關(guān)系。而其提供的作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析可以反映出特定領(lǐng)域內(nèi)各作者間的緊密聯(lián)系。如果在特定領(lǐng)域內(nèi)一些作者的共同引用量越多，則說明他們在該領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性越強。

創(chuàng)新擴(kuò)散理論^［11-14］由美國社會學(xué)家埃弗雷特·羅杰斯提出，用于解釋新技術(shù)、新產(chǎn)品或新理念如何傳播和被接受的一種理論。該理論主要關(guān)注個體或社會組織如何采納新觀念、新技術(shù)或新產(chǎn)品。在商業(yè)領(lǐng)域，創(chuàng)新擴(kuò)散理論常用于分析新產(chǎn)品的市場推廣、消費者認(rèn)知及市場份額的增長。創(chuàng)新擴(kuò)散理論可以分解為創(chuàng)新和擴(kuò)散兩個方面，創(chuàng)新是指全新的理念、產(chǎn)品、服務(wù)或技術(shù)，也可能是對現(xiàn)有產(chǎn)品、服務(wù)或技術(shù)的改進(jìn)。而擴(kuò)散描述了創(chuàng)新在社會系統(tǒng)中是如何傳播和被接受的過程。擴(kuò)散通常經(jīng)歷多個階段，從最初的創(chuàng)新引入，逐漸被更廣泛的用戶群體接受。擴(kuò)散被定義為一個過程，即創(chuàng)新在一段時間內(nèi)通過特定渠道在某一社會團(tuán)體成員中傳播的過程。其傳播方式涉及信息和新觀念，參與者通過相互交流和分享信息以促進(jìn)對新觀念的理解。信息中包含的觀念具有創(chuàng)新性，因此擴(kuò)散過程具有一定的不確定性，個體可以通過獲取信息來減少不確定性。在需要做出決策時，信息對不確定性的影響方式與其他因素有所差異^［15］。創(chuàng)新擴(kuò)散理論具有5類特征，即相對優(yōu)勢、兼容性、復(fù)雜性、可試性和可觀察性。

創(chuàng)新擴(kuò)散理論已經(jīng)在諸多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，主要可以分為兩個方面。一方面，將創(chuàng)新擴(kuò)散理論與其他模型結(jié)合，或引入相關(guān)的擴(kuò)散預(yù)測模型^［16］，研究政策或企業(yè)決策，如趙需要等^［17］結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論與TOE模型研究了政府?dāng)?shù)據(jù)開放帶來的嬗變趨勢，李玉娟等^［18］結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論與經(jīng)典模型Base驗證了企業(yè)數(shù)字化改革的科學(xué)性與有效性，龐銳^［19］結(jié)合創(chuàng)新擴(kuò)散理論與多層級模型研究了多重制度壓力的弊端；另一方面，以創(chuàng)新擴(kuò)散理論為基礎(chǔ)，研究提升新技術(shù)普及的速度和其采用者群體特征，如Stoneman^［20］和Mahdjoubi^［21］的研究發(fā)現(xiàn)擴(kuò)散是新技術(shù)產(chǎn)生真正影響的體現(xiàn)。另外，有許多研究致力于創(chuàng)新在采用者群體中的擴(kuò)散^［20-24］，如Rogers等^［25］分析了創(chuàng)新傳播時經(jīng)常遇到的s曲線擴(kuò)散模式，本研究亦結(jié)合了這方面的相關(guān)研究，旨在更好地將其應(yīng)用于建筑行業(yè)。本研究在Taylor等^［14］對創(chuàng)新擴(kuò)散理論優(yōu)化的基礎(chǔ)上，根據(jù)Wang等^［26］、Dong等^［27］和王展昭^［28］的相關(guān)研究，并參照相對優(yōu)勢、兼容性、復(fù)雜性、可試性和可觀察性5類特征，對BIM技術(shù)擴(kuò)散影響因素進(jìn)行了劃分，影響因素分類表見表2。

本研究針對表2中15類影響因素組織開展了問卷調(diào)查，問卷形式采用5點式的李克特量表（Likert Scale），題項均借鑒和改編自成熟問卷，問卷題項設(shè)計表見表3。問卷內(nèi)容分為三個部分，第一部分是調(diào)查問卷的說明，包括對相關(guān)名詞概念的解釋；第二部分為基本信息調(diào)查，包括參與調(diào)查者的性別、年齡段、學(xué)歷和年均收入水平；第三部分為各影響因素的測量量表，該部分采用了5點式李克特量表，被調(diào)查者可以根據(jù)題項描述選擇從“很同意”到“很不同意”的5個選項中的任一個選項，用于收集參與調(diào)查者對每個影響因素的重視程度。

其中，“1”表示“很同意”；“2”表示“同意”；“3”表示“一般”；“4”表示“不同意”；“5”表示“很不同意”。

本研究是基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論對BIM技術(shù)運維階段擴(kuò)散路徑的研究，因此本研究的問卷發(fā)放主體為參與建設(shè)工程項目運維階段的項目管理人員及其利益相關(guān)方。本研究問卷調(diào)查時間為2023年10月20日—2023年2023年12月20日，使用問卷星平臺在網(wǎng)絡(luò)上開展問卷發(fā)放工作。本研究調(diào)查問卷共派發(fā)500份，共收回367份問卷，問卷答復(fù)率為73.4%，通過數(shù)據(jù)清洗和篩選，剔除58份不符合要求的問卷，最終有效問卷為309份，問卷有效率約為84.2%。調(diào)查樣本描述性統(tǒng)計見表4。

2 SEM-ANN模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是常用的兩種統(tǒng)計分析方法，可用于建模和預(yù)測。將兩者結(jié)合的兩階段式方法可以在建模的過程中充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢。SEM是一種基于因果關(guān)系的統(tǒng)計模型，用于測試和建立變量之間的路徑關(guān)系，評估觀測變量和潛在變量的關(guān)系，并對模型進(jìn)行適合性檢驗和解釋性分析。ANN是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過多層神經(jīng)元的連接和訓(xùn)練構(gòu)建非線性模型，基于模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)估計結(jié)果進(jìn)行預(yù)測和模式識別。將SEM和ANN結(jié)合使用，充分發(fā)揮SEM的優(yōu)勢建立因果關(guān)系，并利用ANN的非線性建模能力進(jìn)行更準(zhǔn)確、靈活的預(yù)測。此外，SEM-ANN方法還可以在模型的解釋性和預(yù)測性之間取得平衡，利用SEM進(jìn)行因果推理和模型解釋，同時充分利用ANN進(jìn)行預(yù)測。

SEM-ANN建模過程如圖1所示，過程包括基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論建立SEM模型和基于SEM模型架構(gòu)建立ANN模型兩個階段。

階段一：首先，基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論的5類特征，建立由15個影響因素構(gòu)成的SEM模型；其次，通過樣本數(shù)據(jù)和SEM的相關(guān)分析，驗證其合理性；最后，借助SEM模型分析各影響因素的權(quán)重和5類特征的路徑系數(shù)。

階段二：首先，根據(jù)SEM模型的架構(gòu)和邏輯，建立ANN模型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；其次，將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對目標(biāo)變量設(shè)置計算規(guī)則函數(shù)；最后，隱藏層采用雙曲正切函數(shù)，輸出層采用恒等函數(shù)，進(jìn)行十倍交叉驗證，其中訓(xùn)練ANN采用隨機(jī)選取70%的數(shù)據(jù)的形式，驗證ANN預(yù)測精度使用剩余的30%數(shù)據(jù)。

2.1 基于SEM的模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型由測量模型和結(jié)構(gòu)模型兩部分構(gòu)成。首先，本研究利用15個影響因素和5類特征及BIM技術(shù)擴(kuò)散之間的相互關(guān)系，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，如圖2所示。用e₁～e₁₅

表示各影響因素對應(yīng)的殘差值，eh₁～eh₅表示各特征對應(yīng)的殘差值，H₁～H₅表示各特征，Q₁～Q₁₅表示各影響因素，BIM技術(shù)擴(kuò)散程度以BA表示。其次，經(jīng)過多次數(shù)據(jù)修正與模型迭代，確定了最終模型。

再次，對測量模型進(jìn)行驗證。結(jié)果顯示，本研究所設(shè)定的模型擬合指標(biāo)均符合驗證標(biāo)準(zhǔn)，由此可知本研究的測量模型是合理有效的。測量模型驗證結(jié)果見表5。

最后，本研究在驗證測量模型的基礎(chǔ)上，對結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行驗證。結(jié)果表明，本研究的結(jié)構(gòu)模型符合驗證標(biāo)準(zhǔn)，從而證明其合理有效性。結(jié)構(gòu)模型驗證結(jié)果見表6。

總體而言，基于創(chuàng)新擴(kuò)散理論建立的結(jié)構(gòu)方程模型表現(xiàn)出色。該模型可用于確定各變量之間的因果邏輯關(guān)系。路徑系數(shù)及權(quán)重表見表7。

2.2 基于ANN的模型構(gòu)建

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖3所示。本研究中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層采用雙曲正切函數(shù)，輸出層采用恒等函數(shù)，輸入層由創(chuàng)新擴(kuò)散模型的5類特征（H₁～H₅）組成，輸出層為目標(biāo)變量BA。訓(xùn)練方式采用十倍交叉驗證，隨機(jī)選取70%的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練誤差最小相對變化量設(shè)置為0.000 1，訓(xùn)練誤差率最小相對變化量設(shè)置為0.000 1，剩余30%的數(shù)據(jù)用于測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的預(yù)測精度。訓(xùn)練模型的十倍交叉驗證相對誤差為0.003 0，測試模型為0.001 0，說明該

模型在捕捉預(yù)測值和輸出之間的數(shù)值關(guān)系方面較可靠。通過預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輸出時輸入變量的平均重要性，來計算敏感度分析性能。獨立變量的重要性用來衡量網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測值對獨立變量不同值的變化程度。該模型中，所有自變量在所有網(wǎng)絡(luò)中都具有較顯著的相關(guān)性。

盡管ANN的局限性主要在于無法顯示預(yù)測結(jié)果之間的因果關(guān)系，但本研究通過運用SEM揭示其因果關(guān)系，并通過綜合兩種模型的方法，更直觀地預(yù)測了BIM技術(shù)擴(kuò)散的相對更優(yōu)路徑。

3 研究結(jié)果分析及對策建議

3.1 基于SEM-ANN的結(jié)果比較分析

經(jīng)過比較分析，本研究對SEM和ANN中的變量重要性進(jìn)行了排序，SEM與ANN結(jié)果比較分析見表8。SEM中的排序根據(jù)路徑系數(shù)的大小，而ANN中的排序根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的歸一化相對重要性的強度。在進(jìn)行對比分析的5個變量中，有三個變量的排名是一致的，而其他兩個變量的排名發(fā)生了變化。造成這種結(jié)果的原因可能是SEM依賴于線性關(guān)系，而ANN能夠捕捉到變量之間的線性和非線性關(guān)系。

3.2 對策建議

為了進(jìn)一步優(yōu)化BIM技術(shù)擴(kuò)散路徑和提升擴(kuò)散范圍，本文基于SEM-ANN的分析結(jié)果，按其權(quán)重依次從5個維度提出建議如下：

（1）兼容性。該維度引起了廣泛的關(guān)注，并與張建平等^［1］在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)融合問題上的研究相一致。為了降低兼容性帶來的問題，尤其是在傳統(tǒng)圖樣轉(zhuǎn)換為三維模型的數(shù)據(jù)方面，應(yīng)選擇行業(yè)內(nèi)認(rèn)可度和兼容性較高的BIM技術(shù)軟件。例如，選擇具有更多插件和保存格式的Revit可以在一定程度上減少兼容性問題，這也是專業(yè)技術(shù)人員使用前提之一。

（2）可觀察性。充分發(fā)揮BIM技術(shù)的可視化優(yōu)勢，將管理過程和結(jié)果展示給非專業(yè)技術(shù)人員，以具體的圖片和數(shù)字進(jìn)行量化。這與王紅衛(wèi)等^［38］對大型復(fù)雜工程問題的研究及梁寧慧等^［39］對優(yōu)化綜合管廊管理問題的研究相一致。

（3）相對優(yōu)勢。BIM技術(shù)的相對優(yōu)勢主要體現(xiàn)在大型公共建筑內(nèi)多系統(tǒng)的運維和設(shè)計方面。通過依托國家相關(guān)規(guī)范和地方政府的引導(dǎo)作用，大型公共建筑在設(shè)計階段引入BIM技術(shù)，以實現(xiàn)全生命周期內(nèi)納入BIM技術(shù)的理念，旨在普及各類人員對BIM技術(shù)相對優(yōu)勢的了解。湯洪霞等^［4］供應(yīng)商激勵機(jī)制問題的研究中也提出了該觀點。

（4）復(fù)雜性。建議管理者將各種運維管理數(shù)據(jù)輸入BIM技術(shù)建立的模型，以建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫。BIM技術(shù)能夠利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多種復(fù)雜的模擬分析，為管理者提供多種決策依據(jù)。這一觀點與張純等^［34］及張新長等^36］城市智慧運維問題的研究相符合。

（5）可試性。在指定的區(qū)域進(jìn)行試點，利用BIM技術(shù)對運維階段的管理進(jìn)行全方位的迭代，并突出其優(yōu)勢，以促進(jìn)其推廣，為下一步大范圍推廣奠定基礎(chǔ)。這一做法與楊楠等^33］、張新長等^［36］和楊啟亮等^［37］的研究相符合。

4 結(jié)語

本研究采用的是SEM-ANN兩階段式建模方法，它是一種結(jié)構(gòu)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，借助SEM基于線性因果關(guān)系的分析模型，提升ANN模型的可解釋性；借助ANN強大的非線性擬合能力，在一定程度上降低線性回歸模型的局限性；將線性與非線性方法相結(jié)合，為傳統(tǒng)線性回歸模型的優(yōu)化和改良提供了思路。本研究引用創(chuàng)新擴(kuò)散理論，將BIM技術(shù)擴(kuò)散視為一種新產(chǎn)品的推廣，為建筑行業(yè)新技術(shù)和新規(guī)范的進(jìn)一步擴(kuò)散提供了一種較為可行的路徑。

但是，本研究所收集的樣本數(shù)據(jù)僅能滿足模型對樣本量的最低要求，對結(jié)果穩(wěn)定性和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果仍存在一定影響。在未來研究中，將基于更理想的樣本量和在線性回歸與深度學(xué)習(xí)更有機(jī)結(jié)合的前提下，開展進(jìn)一步深入研究。

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收稿日期：2024-03-04

作者簡介：

楊超（1994—），男，研究方向：創(chuàng)新管理、技術(shù)擴(kuò)散。

關(guān)博文（1997—），男，研究方向：城市基礎(chǔ)設(shè)施韌性。

陳小波（通信作者）（1982—），男，教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：工程管理、韌性城市研究、人工智能技術(shù)在工程上的應(yīng)用、新能源經(jīng)濟(jì)與管理。