龙绛珠，黄嘉南，张 曦，戴二玲

(1.阳光学院 土木工程学院， 福建 福州 350015； 2.福州市规划设计研究院技术经济所， 福建 福州 350108)

建设项目社会稳定风险评估——基于模糊神经网络的实证研究

龙绛珠1，黄嘉南2，张 曦2，戴二玲2

(1.阳光学院 土木工程学院， 福建 福州 350015； 2.福州市规划设计研究院技术经济所， 福建 福州 350108)

提出了一种结合MATLAB程序实现的基于模糊神经网络的建设项目社会稳定风险评估方法。该方法是通过风险调查进行风险识别，在构建评估指标体系并确定指标体系权重的前提下，设置风险评判等级，然后建立评价指标体系与评价对象各个等级的隶属度矩阵，并将模糊数学引入，与神经网络相结合，最后通过MATLAB语言进行编程实现。以福州市新店外环路西段道路工程为例，利用该方法进行了可行性验证。

建设项目评估；社会稳定风险；模糊数学；神经网络

客观科学准确的社会稳定风险评估结论是保障建设项目前期科学决策的关键，可以为决策者提供有效的决策支持。其研究能够使决策者对建设项目的科学决策做到正确把握，从而更好地确保建设项目的顺利实施。建设项目社会稳定风险评估是一个多层次多指标的评价体系，需要将所有信息很好地结合进行综合评价，寻求一种数学方法并对该方法进行科学的、合理的设计是社会稳定风险评估工作的重点。模糊数学方法广泛被运用于各个领域，在科学技术、经济管理、社会科学方面的运用特别突出，特别是在智能计算机开发和应用方面起到了非常重要的作用[1]。神经网络是模拟人的思维，处理信息通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。罗国武等[2]在土石坝坝坡失稳风险评价方面建立了模糊风险模型。闫文周等[3]和赖芨宇等[4]在基于神经网络的工程项目管理及评价领域进行了一定程度的研究。龙绛珠等[5]介绍MATLAB的主要特性，并讨论利用MATLAB语言对风机性能实测数据进行处理的优点。

由此，本课题组提出结合MATLAB程序实现的基于模糊神经网络的建设项目社会稳定风险评估研究。

1 建设项目社会稳定风险评估研究概述

社会稳定风险评估，是指与人民群众利益密切相关的重大决策、重要政策、重大改革措施、重大工程建设项目、与社会公共秩序相关的重大活动等重大事项在制定出台、组织实施或审批审核前，对可能影响社会稳定的因素开展系统的调查，科学的预测、分析和评估，制定风险应对策略和预案，有效规避、预防、控制重大事项实施过程中可能产生的社会稳定风险，更好地确保重大事项顺利实施。凡与人民群众切身利益密切相关、牵涉面广、影响深远，易引发矛盾纠纷或有可能影响社会稳定的重大事项实施前，都应开展社会稳定风险评估[6]。

1.1 研究概述

国外在20世纪后半期，社会学家们开始关注社会风险，许多著名社会学家如贝克、吉登斯、卢曼等都对社会风险进行过深入研究，形成了有关风险的社会学理论[7]。世界上很多国家的项目如美国华盛顿、英国伦敦、新加坡等地的地铁等大型项目都采用了风险管理的技术，从而保证了项目的成功[8]。世界银行为强化项目社会评价的作用，于1997年成立了社会发展部门。自此，项目评价已经从单一的财务分析和经济分析，发展到财务、经济、技术、环境和社会等方面的评价，其中社会评价越来越受到关注与重视[9]。

国内在2004年“汉源事件”之后，遂宁市在全国范围内率先出台了《重大工程建设项目稳定风险预测评估制度》，明确规定了新工程必须在经过社会稳定风险评估的条件下才可开工建设，并探索出了“遂宁模式”。随后各地出现的“烟台模式”、“平阳模式”、“淮安模式”等在对工程项目的组织领导体制、评估范围和评估流程等方面做出了积极探索。2010年以来，重大项目和重大决策在实施前进行社会稳定与经济效益“双评估”的机制已在全国全面推广，童星[10]提出了社会稳定风险评估的主体应为独立于决策部门和承建单位的“第三方”等观点，张健等[11]人采用层次分析法获得社会风险影响权重，运用CIM并联响应模型进行社会风险概率叠加，提出以概率计算结果来反应社会风险发生的可能性。2011年，我国在“十二五”规划纲要中正式提出“建立重大工程项目建设和重大政策制定的社会稳定风险评估机制，正确处理人民内部矛盾，把各种不稳定因素化解在基层和萌芽状态”[12]。近年来，中央领导多次作出重要指示，要求各地各部门建立改革重大事项社会稳定风险评估机制，从源头上预防和化解矛盾，维护社会和谐稳定[13]。近几年，建设项目社会稳定风险评估日益受到重视并被逐渐提到新的高度，国内的许多学者、本课题组也对建设项目社会稳定风险评估做了大量的研究[14]。

1.2 现有社会稳定风险评估的局限性

目前，我国对建设项目社会稳定风险评估体系建设的研究工作，开展较为薄弱，体系建设也尚不健全和完善。课题组前期做了大量研究发现，主要存在以下局限性[15]：

(1) 行业局限性较大，普适性研究不足；

(2) 定性研究较多，定量研究不足；

(3) 建设项目社会稳定风险评估研究与实践已经开展十多年，同时人工神经网络的研究也已成熟，但基于神经网络的社会稳定风险评估研究还处于空白。

因此，本课题组提出了以下基于模糊神经网络的建设项目的社会稳定风险评估，并进行了实例验证。

2 基于模糊神经网络的社会稳定风险评估

2.1 基本原理

以社会稳定风险因素识别与风险等级评判为研究对象，以社会燃烧理论作为理论研究基础，以问卷调查、层次分析、数理统计等方法作为手段，结合各类建设项目的性质，全面客观地分析识别出建设项目社会稳定风险因素指标，并构建出建设项目社会稳定风险评估指标体系，采用模糊数学确定综合评判集，再辅以神经网络建立建设项目社会稳定风险评估模型，结合MATLAB语言进行程序设计以实现建设项目社会稳定风险评估的动态模拟，并加以实例验证，见图1。

图1研究思路示意图

2.2 实证分析

这种基于模糊神经网络的建设项目社会稳定风险评估是否能够运用于实际工程，以及如何应用在实际工程中，通过以下实例进一步验证。

2.2.1 项目概况

福州市新店外环路西段道路工程设计长度5 994.714 m，实际修建长度5 636.918 m。本项目的道路设计为城市主干道路，其中地面辅路段设计行车时速均为40 km/h，主线高架段设计行车时速为60 km/h。本项目总投资517 529.19万元。

2.2.2 评估步骤

(1) 社会稳定风险调查。本建设项目符合法律法规、党和国家的方针政策、福州市城市总体规划及福州市相关专业专项规划的要求，其建设具有合法性。

通过实地调查发现，该市政道路工程的建设不仅可以有效提升项目所属片区的道路、排水、园林、电力、电信等基础设施水平，还将极大地推动项目所属片区的土地开发和利用，从而有效改善项目所属片区的交通出行环境，提升项目所属片区乃至福州中心城区的城市形象，是城市规模拓展和社会经济发展的需要。

(2) 社会稳定风险识别与指标体系建立。对评价事物进行分析并识别出影响事物的因素，建立因素指标集U={u1，u2…un}确定客观评价对象。指标体系的建立需要结合评估事件的具体情况而定，研究以社会燃烧理论作为理论研究基础，将各类风险因素归为燃烧物质、助燃剂、点火温度3大项，以问卷调查、层次分析、数理统计等方法作为手段，风险识别完成后根据风险因素的特点构建出建设项目社会稳定风险指标体系[15]：第一层包含燃烧物质、助燃剂、点火温度3大项；第二层分为图2所示15种类型；第三层在第二层的基础上细分为相关政策等71项。

本工程选取有征地有征房模板的第一层与第二层指标组建成为项目的评估指标体系，见图2。

图2福州市新店外环路西段道路工程社会稳定风险评估指标体系

(3) 确定指标体系权重。指标权重记为A={a1，a2…an}，表示各个指标在事物评判中的重要程度。建设项目社会稳定风险评估的权重确认方法有很多种，本课题组综合采用了聚类分析、因子分析、方差分析、信度分析、判别分析等主流的数理统计方法对网络问卷调查得来的实际数据样本进行筛选、统计、分析，以及权重的计算，确定指标权重[16]。

根据以上风险清单，共71个项目，针对这些项目按主要、次要、可忽略进行提问，设计出一份调查问卷，并将问卷发放给大范围群体进行了实际调查。将问卷调查得到的71个“主要”选项的占比为计算基数，设第三层指标的“主要”比重为Bijr，各层权重设为W，其中Wi表示第一层指标的权重，Wij表示第二层指标的权重，Wijr表示第三层指标的权重。具体分析计算过程见本课题组已发表的论文“建设项目社会稳定风险指标的权重确定[15]”，本文不再赘述。

(4) 风险评判等级设置。评判等级V={v1，v2…vn}表示若干个评判结果的可能，它确定了一个事物的评价标准。建设项目社会稳定风险的评判等级确定如下：

根据国家发展和改革委员会发改投资[2012]2492号文[17]，重大项目社会稳定风险等级分为高风险、中风险、低风险三个等级。因此，建设项目社会稳定风险的评判等级设置为3个区间，4个阈值，将建设项目社会稳定风险的评判等级设为V=[0.00,0.36,0.64,1.00]。即，通过综合计算最后得出的风险值处于0.00与0.36之间，为低风险；处于0.36与0.64之间，为中风险；处于0.64与1.00之间，为高风险。

(5) 建立隶属度矩阵。按照构建的评价指标体系，邀请该领域一定数量的专家依据确定的评判等级对风险因素进行模糊评判，经过统计分析，计算出对评价对象各个等级的隶属度矩阵，也称为模糊关系矩阵Ri={ri1，ri2…rin}。建设项目社会稳定风险评估的隶属度矩阵需要向项目的各参与方及涉及到的相关利益群众做风险程度调查获得。为使评估客观科学，本课题组采取了问卷调查法，即编制一份指标因素的风险程度调查问卷，然后发放给被调查者填写，回收问卷并汇总风险程度，形成隶属度矩阵。

针对影响本市政道路工程社会稳定的15个风险因素进行风险程度调查，风险程度对应评判等级的4个层次分别为：无危险、低危险、中危险和高危险。风险程度分为两种情况进行调查：一是在没有采取防范社会稳定风险措施时，该项目的初始风险程度；二是在采取相应防范措施后，该项目的实际风险程度。

(6) 选择算子计算模糊综合评判集。模糊综合评判集B是将指标集的权重和各指标的评价隶属度相互运算的一个排序，如下式所示：

(b1,b2,…,bn)

其中模糊算式“o”有4种情况[1]，通过对四种模型的分析发现，对于不同的问题，算子模型有着各自的应用范围。加权平均模型对所有因素根据权重大小均衡兼顾，这种模型的优点是在保留了单指标评判信息的基础上，综合考虑了所有指标的影响，对指标的综合评价进行了有效的融合。建设项目社会稳定风险评估是一个多层次多指标的评价体系，需要将所有信息很好的结合进行综合评价，因此本课题选用加权平均模型，做为模糊综合评价方法的综合算子。

(7) 神经网络模型建立。通过综合考虑，本文选用线性神经网络以实现模糊综合评价法对建设项目的社会稳定风险，将本项目的社会稳定风险因素的第二层15个指标作为神经网络的输入层，将建设项目社会稳定风险因素指标体系应用模糊综合评判算法与风险评判等级建立相关隶属度矩阵，将建设项目社会稳定风险的评判等级设为神经网络的输出层，以此建立建设项目社会稳定风险神经网络模型。

接下来运用MATLAB程序进行预测仿真，并且对各风险因素的大小进行排序，预测的风险值用于判断建设项目的社会稳定风险等级，风险因素大小排序用于针对性的采取防范措施来预防与减小风险危害。

(8) 神经网络程序实现。将训练程序在MATLAB中运行，神经网络训练结果良好且误差较小[18]。

将预测程序在MATLAB中运行，MATLAB的命令窗口即显示出15个风险因素的风险大小与风险排序，根据风险的大小情况，可以采取针对性的防范措施来预防和缩小风险的发生；还有显示出未采取措施和采取措施后的风险预测值，根据预测值的大小判断该项目是属于哪一类风险类型的。采取措施后的风险预测值就是项目的最终社会稳定风险值，决策者即可依据该预测值判断项目是否实施。

(9) 初步的社会稳定风险评估。对未采取防范措施的风险程度调查结果进行统计汇总，每道题答案的汇总见表1，输入到Excel表格中以便神经网络读取。打开MATLAB软件，调用训练好的建设项目社会稳定风险评估(有征地有征房)的神经网络程序，读取风险程度汇总表进行社会稳定风险值预测与风险等级评判，MATLAB的运行结果显示在未采取防范措施时本项目的社会稳定风险等级为高风险，风险值为0.65892，各风险因素的风险大小排序见表2。

表1 福州市新店外环路西段道路工程社会稳定风险程度汇总表(未采取防范措施)

(10) 风险防范与化解措施。从表2中可以看出，该工程的风险主要集中在征地拆迁、安置补偿与自然风险三方面，且风险值相对较大，被调查者对本项目的房屋征收相关事宜与环境污染有较大的顾虑。因此，有必要针对这三方面风险进一步采取相应防范措施。

(11) 采取防范和化解措施后的风险等级评估。针对可能发生的风险采取一定防范措施后，被调查者重新对各个风险因素进行风险程度评判，汇总见表3，可发现选择低危险、中危险、高危险的人数有所下降，选择无危险的人数增加了，被调查者对本工程的社会稳定风险较为乐观，总体认为本工程的社会稳定是安全的。

将采取防范措施后的社会稳定风险程度重新导入到训练好的神经网络模板中，利用MATLAB程序预测得出采取措施后的社会稳定风险值为0.22385，较未采取防范措施时有大幅度的降低。

表2 各因素风险大小排序

表3 福州市新店外环路西段道路工程社会稳定风险程度汇总表(采取防范措施后)

2.2.3 风险分析结论

福州市新店外环路西段道路工程可能引发不利于社会稳定的综合风险值为0.22385，处于0.00与0.36之间，综合判定本项目实施后可能引发不利于社会稳定的综合风险程度低：即项目实施过程中出现一般性群体事件的可能不大，但不排除会发生个体矛盾冲突的可能。

3 结 论

研究采用了神经网络方法，将模糊数学引入，结合MATLAB软件编程实现，并通过实例表明，该方法切实可行，数据可靠，可为决策者对建设项目的科学决策提供合理的依据，具有重要的意义。

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SocialStabilityRiskAssessmentforConstructionProjects——EmpiricalResearchBasedontheFuzzyNeuralNetwork

LONG Jiangzhu1, HUANG Jianan2, ZHANG Xi2, DAI Erling2

(1.YangoUniversityInstituteofCivilEngineering,Fuzhou,Fujian350015,China;2.FuzhouPlanningDesign&ResearchInstituteofTechnologyEconomy,Fuzhou,Fujian350108,China)

This paper proposed a combined social stability risk assessment method which is based on fuzzy neural network and coded using MATLAB. The method can identify risk through risk investigation, under the premise of establishing the evaluation index system and determining the weight of the index system, the risk evaluation level is assumed, and then the membership matrix of the evaluation index system and the evaluation object are determined, the fuzzy mathematics is then introduced which is combined with the neural network, and finally the programming realization is coded by using MATLAB language. Taking the outer loop western section road engineering of xindian Fuzhou as an example, the feasibility of this method is verified.

evaluationofconstructionprojects;socialstabilityrisk;fuzzymathematics;neuralnetwork

10.3969/j.issn.1672-1144.2017.06.043

2017-06-17

2017-07-25

福建省教育厅社会科学基金项目(JAS150803)；福建省住建厅科学技术项目(2015-K-18)

龙绛珠(1978—)，女，江西泰和人，硕士，工程师，讲师，主要从事项目评估方面的工作。 E-mail：49668909@qq.com

U239.5

A

1672—1144(2017)06—0216—05