孙宏伟，于雪峰，孙奇琦

(黑龙江大学 水利电力学院，哈尔滨 150080)



基于多级模糊识别模型的疏浚工程施工效果评价

孙宏伟，于雪峰*，孙奇琦

(黑龙江大学 水利电力学院，哈尔滨 150080)

疏浚工程项目施工效果评价既涉及定量指标又涉及具有模糊性的定性指标,目前还没有统一的评价标准。针对这一问题，建立包含具有模糊性的定性指标和定量指标相结合的评价指标体系,提出该指标体系的4级评价标准,采用多级模糊识别模型进行评价，结合工程实例讨论了该评价指标体系、二元比较指标权重确定法和评价模型在疏浚工程评价中的应用。

疏浚工程;指标体系;指标权重;二元比较;模糊模式识别

现代运输方式包括公路、铁路、水运、航空和管道等多种形式，水运与其他运输方式相比具有不可替代的优越性，如投资省、运量大、运费低、收效快、节约能源等。航道是水运的基础，航道疏浚是港口发展、航道建设和维护的重要手段，因此，疏浚工程项目施工效果评价对航道疏浚工程建设具有重要指导意义。

目前针对疏浚工程项目评价模型的研究较少，但有关评价模型的研究与应用在其它领域得到了很好的发展，例如：主要成分分析法[1]、模糊数学模式评价法[2]、灰色评价法[3]、物元分析法[4]、人工神经网络评价法[5]和遗传算法评介法[6]等在相应领域均取得了较好的效果。

疏浚工程项目施工效果的“优”与“劣”是一个模糊概念，在评价过程中指标的选取直接影响评价结果的有效性，本文在评价指标的选取中，将“施工难易程度”、“建设单位满意度”这两项具有模糊不确定性的指标作为评价指标。施工难易程度指标是指工程所在地的自然、社会、经济环境等因素对项目顺利实施的支撑程度，以及工程项目本身施工技术复杂程度对项目建设施工的影响；建设单位对施工企业的诚信、素质等方面的综合评价。评价模型采用陈守煜教授建立的工程模糊集理论的模糊识别模型[7-8]对疏浚工程项目进行评价。该模型用于工程评价中有两种模式,其一是有评价标准的多级模糊识别模型和没有评价标准的二级模糊识别,疏浚工程项目评价目前还没有统一的评价标准，本文结合实际工程建立了疏浚工程项目的4级评价标准，通过计算评价指标标准与评价指标特征值之间加权距离，求得样本对标准级别的相对隶属度，并用级别特征值表示最终评价结果。

关于多项评价指标的权重确定，不同的确定方法得到不同的权重，直接影响评价结果。指标权重确定法有二元比较法[7-8]、层次分析法[9]、专家调查法(Delphi法)[10-11]、主成分分析[12]、基于粗糙集的权重确定法[13]等。本文采用二元比较法，它符合人思维习惯，物理概念清晰，在实际应用中简洁方便。

1 二元比较法确定指标权重的模型[7-8]

设有待进行重要性比较的目标或指标集为：

A=(a1,a2,…,am)

(1)

目标集中的元素经两两比较得关于重要性的二元比较定性排序标度矩阵:

k=1,2,…,m;l=1,2,…,m。

(2)

ekl取值方法是将ak与ah比较，(1)若ak与ah同等重要，则ehk=ekh=0.5； (2)若ak比ah重要，则ekh=0.5；ehk=0;(3)若k=l时，对角线元素ekk=0.5。

将矩阵(2)各行元素求和，按由大到小排序得各行重要性排序列向量，令排序为1的指标对重要性的隶属度为1，其它指标与排序为1的指标进行重要性比较，按语气算子与隶属度关系(表1)，得其重要性相对隶属度，将各指标相对隶属度归一化，得到指标权重。

表1 语气算子与相对隶属度

2 多级模糊识别的理论模型[7-8]

X=(xij)

(3)

式中xij为样本j指标i的特征值，i=1,2,…,m;j=1,2,…n。

若样本集依据m个指标按c个状态(或级别)的已知指标标准特征值进行识别，则有指标标准特征值矩阵:

Y=(yih)

(4)

式中yih为状态(或级别)h指标i标准特征值,i=1,2,…,m;h=1,2,…,c。

将式(3)和式(4)转化为相对隶属度矩阵得到指标标准特征值隶属度矩阵(5)和指标特征值相对隶属度矩阵(6)。

S=(sih)

(5)

R=(rih)

(6)

根据文献[7-8]采用表示样本j对级别h的相对隶属度的加权距离：

(7)

式中P为距离参数，P=1为海明距离，P=2为欧式距离。距离dhj表示样本j对级别h的相对隶属度，加权广义权距离，dhj越小则样本对级别h的相对隶属度就越高，本文采用P=2为欧式距离，模糊综合识别模型如下：

(8)

用式(8)对式(5)、式(6)相对隶属度矩阵进行计算求得样本集模糊优属度矩阵：

U=(uhj)

(9)

式中uhj为样本j对级别h关于模糊概念A的相对隶属度，j=1,2,…,n;h=1,2,…,c。

评价级别特征值为：

(10)

3 应用实例

某疏浚工程公司，近年完成多项疏浚工程项目，为提高工程管理水平，总结工程经验，现选取已完成的4个疏浚工程项目甲、乙、丙、丁，进行工程质量评价，经分析拟定评价指标为：进度目标完成率(%)、项目利润率(%)、项目质量等级(分)、施工难易程度(分)、施工设备完好率(%)、分部分项合格率(%)、安全达标合格率(%)、建设单位满意度(分)等8项指标。

3.1 疏浚工程4级划分标准

根据有关规范和施工经验确定疏浚工程项目施工效果评价指标4级标准值见表2。

表2 评价指标4级标准值

用矩阵表示评价指标标准特征值：

(11)

将矩阵式(11)评价指标标准特征值转化为指标标准相对隶属度如下：

(12)

指标i=1,2,…,8；级别h=1,2,…,4。

3.2 疏浚工程项目指标特征值

对拟定的4个工程项目进行分析，得到各工程项目指标特征值见表3。

表3 各个疏浚工程项目的指标特征值

指标特征值矩阵：

(13)

将矩阵(13)评价指标标准特征值转化为指标标准相对隶属度如下：

指标i=1,2,…,8;样本j=1,2,…,6表示待评价项目。

3.3 疏浚工程项目施工效果评价指标权重

确定进度目标完成率、项目利润率、项目质量等级、施工难易程度、施工设备完好率、分部分项合格率、安全达标合格率、建设单位满意度8项指标重要性排序一致性标度矩阵：

(4)

以排序为(1)的第2项指标逐一与排序(2)至(4)指标作关于重要程度的二元比较判断如下：

排序为(1)的指标2与排序为(2)的指标3、6相比，处于“同样”与“稍稍”重要之间，相对隶属度为0.905；排序为(1)的指标2与排序为(3)的指标4相比，处于“稍稍”重要，相对隶属度为0.818；排序为(1)的指标2与排序为(4)的指标1、5、7、8相比，处于“稍稍”与“略为”重要之间，相对隶属度为0.739；得非归一化权重向量如下：

w′=(0.739,1,0.905,0.818,0.739,0.905,0.739,0.739)

归一化得8项指标重要性权重如下：

w=(0.112 2,0.151 9,0.137 5,0.124 2,0.112 2,0.137 5,0.112 2,0.112 2)。

3.4 疏浚工程项目施工效果多级模糊识别

利用式(8)模糊识别模型进行评价得到各工程各级别的优属度矩阵如下：

利用式(10)可求出各个疏浚工程项目的级别特征值:

H=(2.181 7 2.520 8 1.614 5 2.124 3)

得到疏浚工程施工项目效果评价结果见表4。

表4 疏浚工程评价结果

4 结 论

根据评价结果,评价项目丙为一级；项目甲、乙、丁为二级。结合公司产值、利润率、安全、设备完好率、工程质量，建设单位满意度等方面，该结果与实际相符，同时可根据该评价结果得到项目施工效果的排序为项目丙、丁、甲、乙，为公司综合考核提供依据，达到了施工效果评价的目的。

本文建立的疏浚工程项目效果评价指标体系，提出其4级评价标准，并采用多级模糊识别模型进行评价。结果表明对没有统一评价标准的疏浚工程项目，该评价方法是可行的。

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Evaluation of dredging project construction effect based on multi-level fuzzy recognition model

SUN Hong-Wei,YU Xue-Feng*,SUN Qi-Qi

(CollegeofHydraulicandElectricPower,HeilongjiangUniversity,Harbin150080,China)

Evaluation of the dredging project construction effect involve quantitative indexes and qualitative indexes with fuzzy,and there is no unified assessment standard.To solve this problem,the evaluation index system is established which includes the qualitative indexes and quantitative indexes,puts four grades classification standard,and takes the multi-level fuzzy recognition mode as the dredging projects evaluation model.Combined with practical examples,the application of the index system,binary comparison weight determination method and the model in dredging project evaluation is discussed in detail.

dredging project；index system；index weight；binary comparison method； fuzzy pattern recognition

10.13524/j.2095-008x.2016.04.050

2016-10-17

黑龙江省自然科学基金资助项目(D201410)；黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521411)

孙宏伟(1985-)，男，黑龙江尚志人，硕士研究生，研究方向：工程管理与施工，E-mail:sun20053783@163.com;*通讯作者：于雪峰(1964-)，男，黑龙江绥化人，教授，博士，硕士研究生导师，研究方向：水利水电工程系统优化与决策、工程管理与施工，E-mail:Xuef_Yu@163.com。

U616.2

A

2095-008X(2016)04-0008-06