何清华 杨德磊 罗岚 等

摘要：在项目群风险因素体系的基础上提炼了大型复杂工程项目群进度风险因素，基于113份调查问卷和实例，构建并验证了贝叶斯网络模型，运用其学习、推理功能，识别出大型复杂工程项目群进度风险的关键敏感因素和最大致因链，进行进度滞后推理预测，据此提出了大型复杂工程项目群进度风险管理的策略建议。

关键词：大型复杂工程项目群；进度风险；贝叶斯网络

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.04.26

中图分类号：F062.4文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）04-0120-07

Abstract：Based on the whole program risk factors system， schedule risk factors of large scale and complexity construction program is proposed， 113 questionnaires and a case are collected to build and test Bayesian network that could identify key sensitivity factor and the biggest caucuses chain by learning and reasoning function， and forecast the degree of schedule lag. Some strategies are proposed for large scale and complexity construction program.

Key words：large scale and complex construction program； schedule risk； bayesian network

我国新型城镇化的发展带动了大型复杂工程项目群的急剧增加，这类项目投资规模大、建设周期长、未知风险多、复杂性高[1]，进度目标的实现具有比一般项目更高的风险，更易发生工期延迟，平均延迟率约为20%，而进度是很多大型复杂工程的首要目标[2]。因此，如何识别影响工期的关键风险，预测计划工期实现的可能性，是项目群管理的关键内容。

美國麻省理工学院斯隆商学院2007年开展的大型复杂建设工程管理研究课题基于不确定性和风险提出了项目群管理策略，是国外较早的项目群风险研究[1]。后来，部分学者开始关注项目群的总体投资失控[3～5]等风险因素。国内研究主要关注项目群的组织集成与管理协同、社会影响、利益相关者管理、管理模式、进度总控、质量、信息化等方面[1，6～9]；关于项目群风险研究，主要从宏观视角关注影响项目整体的风险因素[10～12]。因此，目前学者们关于进度风险的研究集中在一般项目管理领域，大型复杂工程项目群进度风险管理研究尚处于起步阶段，并未形成完整的风险管理体系，更缺乏有针对性的量化研究。……