基于AHP-熵权-云模型的公路施工阶段成本控制风险研究

2022-06-23庞允盼孟宇

项目管理技术 2022年5期

庞允盼孟宇

(中国航空规划设计研究总院有限公司，北京 100120)

0 引言

公路工程项目具有规模大、周期长、投资大等特点[1]，而施工阶段占用的时间和资源最多，是该类项目成本控制的核心[2]。目前，缺乏系统的公路项目施工阶段成本控制风险评价指标体系和评价方法，因此研究公路项目施工阶段成本风险控制具有重要意义。

我国学者对工程项目施工阶段成本控制方面的研究主要集中在施工阶段成本影响因素、BIM技术在成本控制中的应用、具体项目的成本控制等方面。例如，洪玉婉[3]对建筑工程项目施工阶段的影响因素及控制措施进行了分析，明确了施工阶段影响成本控制的关键影响因素，提出了加强对变更内容的管理、加强合同条款的严谨性、建立健全工程项目管理体系三方面措施。王领[4]分析了BIM技术辅助施工成本控制的优势，构建了基于BIM的成本控制模型和5D-BIM信息数据库，并通过实际案例验证该模型能够准确预测施工成本并识别成本偏差。李坤[5]结合实际案例，应用灰色预测理论和挣值法对实际案例的施工阶段成本管理进行了偏差分析及预测优化，建立了成本管理方式，并将该方法应用于实际案例。

本文基于现有文献，结合项目实际，建立公路项目施工阶段成本控制风险评价指标体系，运用层次分析法和熵权法计算一级指标和二级指标的权重，通过权重组合使得项目风险评价结果更接近实际情况。基于云理论，构建公路项目施工阶段成本控制风险评价云模型，建立标准云图。以H县某项目为例，对该项目施工阶段成本控制风险进行评价。

1 公路项目施工阶段成本控制风险评价指标体系及模型构建

1.1 成本控制风险评价指标体系构建

本文构建的公路项目施工阶段成本控制风险评价指标体系见表1。

表1 公路项目施工阶段成本控制风险评价指标体系

1.2 云模型成本控制风险评价模型建立

云模型是一种基于模糊理论和概率论处理定量描述和定性概念的不确定性转换模型，为项目风险评价提供科学参考[6]。参考相关文献，按照威胁程度将公路项目施工阶段成本控制风险评价指标从低到高分为5个等级，对应的论域取值范围分别为[0，2)、[2，4)、[4，6)、[6，8)、[8，10]。其中，低风险(期望Ex=1，熵En=0.333 3，超熵He=0.1)，较低风险(期望Ex=3，熵En=0.333 3，超熵He=0.1)，中等风险(期望Ex=5，熵En=0.333 3，超熵He=0.1)，较高风险(期望Ex=7，熵En=0.333 3，超熵He=0.1)，高风险(期望Ex=9，熵En=0.333 3，超熵He=0.1)。

将上述各等级风险的云数字特征值代入MATLAB软件编程，生成5个评价等级的云标尺图，如图1所示。

以上述构建的评价指标云标尺为基础，在获得专家对评价指标的评分后，根据逆向云发生器将其转化为云模型的三个云数字特征值。

分别计算各准则层指标评价云、综合评价云与各评价等级评价云的相似度，设两朵评价云为V1(Ex1，En1，He1)和V2(Ex2，En2，He2)，其之间的相似度为V(V1，V2)，计算公式如下

μ的计算公式如下

β的计算公式如下

隶属度计算公式如下

2 案例分析

2.1 案例背景

H县M公路项目采用PPP+EPC模式投资建设，并成立项目公司，负责前期规划、设计、施工和运营等各阶段管理，建设工期3年，运营期30年，计划于2022年建成通车。该公路全长124.53km，采用双向四车道标准，设计速度80km/h。

2.2 模型运用

基于上文计算公式和步骤，通过访谈相关从事多年公路项目管理人员、高校本领域研究人员等，计算得出二级指标权重及数值特征值，见表2和表3。

表2 二级指标权重及数值特征值

(续)

表3 一级指标权重及数值特征值

将工程环境风险、管理风险、人员风险、材料风险、机械风险、技术风险、项目综合风险的Ex、En、He代入MATLAB软件，输出结果如图2～图8所示。

各评价对象对各评价等级的隶属度见表4。

表4 各评价对象对各评价等级的隶属度

2.3 风险评价结果分析

风险评价结果分析结论如下：工程环境风险处在较低风险和中等风险之间，但更倾向于较低风险。管理风险介于中等风险和较高风险两个等级之间，但更倾向于较高风险。管理因素评价结果为较高风险。人员风险介于中等风险和较高风险两个等级之间，但更倾向于中等风险。材料风险介于较高风险和高风险两个等级之间，但更倾向于高风险。机械风险介于较高风险和高风险两个等级之间，但更倾向于较高风险。技术风险介于中等风险和较高风险两个等级之间，但更倾向于较高风险。项目综合风险介于中等风险和较高风险两个等级之间，但更倾向于中等风险。