模糊BP网络优选模型在水利工程绩效管理评估中的应用

李晓曦

(辽宁省大伙房水库管理局，辽宁 抚顺 113007)

模糊BP网络优选模型在水利工程绩效管理评估中的应用

李晓曦

(辽宁省大伙房水库管理局，辽宁 抚顺 113007)

水利工程绩效管理作为管理系统的核心涵盖多种控制因素,本文以我国水利工程管理现状为出发点,依据项目管理全生命周期为系统划分绩效管理影响因素及衡量指标,在综合考虑指标定量与定性特征基础上,建立了水利工程绩效管理评估指标体系,探索构建基于神经网络与模糊优选理论的模糊BP网络优选模型。应用实例表明,该模型运用于水利工程绩效管理评估工作中具备较强适用性,研究可为类似工程绩效管理评估提供决策依据。

绩效管理;水利工程;神经网络;模糊优选

水利工程绩效管理评估是检测企业计划实施及企业战略的重要途径，是施工单位价值判断的前提，同时也是管理控制系统的关键。鉴于此，保障、测评及提高水利工程的绩效管理是理论研究的热点与前沿。有相关学者构造了一个全面考察工程项目安全、费用、质量及工期4个控制指标的绩效管理模型［1］，也有学者以环境评估、经济社会评估及财务评估为控制指标建立了工程项目评估模型。然而，在实际的工程实践中，绩效评估管理的分析因素却具有多层次性与多维度性。以往针对绩效管理的评估，往往采用简单线性回归分析的方法，虽计算简易，却不能体现出各指标多维度性、复杂性的相关关系，同时，这些方法一般采用简易化或降维度的方式处理问题，致使评估结果精度较低，无法满足管理及决策的要求。对比传统的评估方法，人工神经网络针对未处理过的样本，利用其联想、适应及自变的特性，产生相应的结果，以控制管理系统，且评估精度也高于一般统计方法［2］。因此，本文将神经网络理论与模糊优选相结合，综合B P网络自学特性，在训练过程中不断调整权重，使网络实际输出的结果更贴近理想值，构建更具实用性的模糊BP网络优选模型以评估建设工程项目绩效管理的好坏。

1 水利工程绩效管理评估体系的构造

水利工程建设存在施工复杂、环境恶劣与建设工期长的问题，且处理这些问题需工程建设的施工、监理、设计单位及业主各部门统一协调处理。每个大型水利工程项目具有特殊的发展过程［3］。本文将水利工程施工建设程序划分为9个生命周期阶段，这些阶段分别为总体规划、项目建议书、可行性报告、初步设计、施工准备、建设实施、生产准备、后评估，包括了从设计规划、建设施工到竣工运营的整个周期。工程管理评估相应地划分为勘察设计评估、投资计划评估、投资控制评估、工程进度及质量评估、项目后评估5个部分，即将工程建设全周期的每个阶段的控制重点及工作难点进一步分为5个评估准则［4］，构建出水利工程绩效管理综合评估体系(见表1)。

鉴于绩效管理评估体系中指标的度量单位与方法及指标取值范围均不一致，致使同层指标无法实现互相对比［5］。因此，在进行绩效管理评估之前需对各指标的评估数据进行标准化处理，即将其转化为0～1之间可进行比较的无量纲数。

请专家对各指标水利工程绩效管理评估的结果的具体数值进行打分，分为优秀、较好、一般、及格、不及格5个档次，分别对应的区间为 ［0.9，1.0］、［0.8，0.9］、［0.7，0.8］、［0.6，0.7］、［0，0.6］，打分数值越大表明管理越好［6］。同时，运用分析、统计及规范化处理的方法对14个实际项目的数据进行处理，可得到15个评估指标与专家打分的结果。此外，可增加2个理想样本以加强样本的可靠程度，该2个样本评估值为0或1，对应的评估结果为0和1。最终得到的样本数量为17组。

表1水利工程绩效管理评估体系

2 模糊BP网络优选模型建立

2.1 基本计算过程

构建3层模糊BP神经网络的优选系统，该系统有n个目标本征值，即输入层有n个节点，输出层只有一个单输出节点，隐含层有s个单元系统，如图1所示。

图1 模拟B P网络优化绩效管理评估模型

假设样本个数为m个，对样本i的输入为rij，其中 i=1，2，…，n;j=1，2，…，m。建模流程如下［7］。

(1)输入层的节点j直接将信息传递到隐含层，即节点的输入与输出相等，有uij=rij。

(4)采用模糊 B P网络优选权重优化模型，输出层与隐含层的节点q、k的权重优化量为:

式中:E(uqi)—样本i期望输出;φ—学习效率。

隐含层与输入层的节点k、j的权重优化量为:

针对上述模型，利用神经网络中逆向传播算法，确定网络的链接权重，即求解出单元系统与目标的权重，使期望输出与实际输出误差值最小。

2.2 模型检测及训练

训练样本取前14组样本的数据，输入节点取评估指标体系中经无量纲化处理过的指标值，出入期望值取与之相对应的由专家组评分确定的绩效管理评估值［8］。经过7个训练周期，B P网络达到了已设定好的标准误差，如图2所示。

图2 训练均方误差曲线

将样本中的15～17样本数据作为检测样本。将检测数据中的指标值和与之对应的由专家打分而定的绩效管理评估值作为检测模型的输出结果与输入节点对照值，结果见表2。分析表2，可得运用该模型进行绩效管理评估得到的结果与实际的工程绩效管理评估结果相同，其期望输出与实际输出值大小几乎相同，且相对误差较小，结果满足要求。故表明该模型运用到水利工程绩效管理的评估中是可行的，且该模型可运用到实证的研究与应用中。

表2 期望与训练对比

3 模型实例应用

以我国北方某地区供水改造工程为模糊BP网络优选模型实证应用实例。该工程全长52.6m，供水保证率98%，设计年总供水量25×108m3。在工程质量方面，单元工程、分部工程及单位工程的优良率分别为95%、100%、96%，工程外观的质量得分率也为94%。在安全方面，该工程施工及运营期间未发生一起安全责任伤亡事故。同时，对于征地移民安置工作，工作质量符合相关标准，且投资预算也在概算标准内。此外，对于环境方面，治理水土流失的程度也达到96%。工程节约成本率及工期提前率分别为15%、10%，都远远超过同种类型项目的均值。

依据该工程建设施工、设计监理、竣工验收等一系列的实际情况，将得到的指标值无量纲化处理结果，见表3。通过计算可得该工程绩效管理评估值为0.9513，处于 ［0.9，1］内，即评估等级为优秀，说明该项目绩效管理相对优秀，即本文的模糊 B P网络优选评估模型是有效可行的。

表3 标准化数据

4 结语

(1)本文在综合分析水利工程绩效管理评估特点及内容基础上，构建了水利工程绩效管理综合评估体系。对比传统项目评估方法，本文选用的评估指标涵盖的项目因素更全面，更加适于工程项目的作业环境，对类似工程项目管理的评估工作具有一定的借鉴意义。此外，针对不同类别的工程项目及其评估工作，应考虑具体的工程项目特点及内容对评估指标有所取舍及侧重，从而保障指标体系更贴近实际评判标准。

(2)本文构建模糊 B P网络优选评估模型，探索建立了相对完备的水利工程绩效管理评估标准及评估指标体系，研究可为类似工程绩效管理与评估提供有益借鉴。

［1］方国华，高玉琴，谈为雄，等.水利工程管理现代化评价指标体系的构建［J］.水利水电科技进展，2013(03).

［2］木合塔尔.水利工程施工中的质量控制与管理研究［J］.水利规划与设计，2015(01).

［3］欧阳红祥，李欣，方国华.水利工程管理现代化及其评价指标体系［J］.南水北调与水利科技，2012(01).

［4］刘金勇，王若剑.三体系运行绩效及总体成熟度评价研究［J］.水利规划与设计，2015(05).

［5］高玉琴，方国华，黄显峰.基于粗糙集的水利工程管理现代化评价权重确定［J］.水电能源科学，2011(02).

［6］苏艳宇.水利工程项目施工成本控制与管理优化［J］.水利规划与设计，2016(02).

［7］穆范椭，赵玉红.综合类大型水利工程管理体制改革研究［J］.人民黄河，2007(08).

［8］柴智光.规范建设行为强化项目管理确保工程质量［J］.水利技术监督，2013(01).

T U 712.1

B

1008-1305(2016)05-0017-03

10.3969/j.issn.1008-1305.2016.05.008

2016-03-21

李晓曦(1984年—)，男，工程师。