马宏娟

(朝阳县水务局，辽宁 朝阳 122000)

工程管理绩效评价是判断施工企业价值的重要基础，也是检测企业计划与战略实施的有效方法，属于构成工程管控系统的核心内容。所以，当前研究的热点和前沿为提升、保障和测评工程管理绩效[1]。周巍等[2]从工程环境、社会经济、财务资金等角度，研究分析了项目管理体系。闫文周等[3]综合考虑安全、费用、质量、工期等因子，建立一个较为系统、完善的工程管理绩效模型。然而，多层次、多维度的管理分析为实际工程绩效评估的特征。单项线性分析法为以往多选用的方法，该方法原理清晰、操作简单，但无法体现不同因素间非线性复杂的作用关系，对于问题的处理一般利用简化或降维处理的思想，评估结果精度较低无法达到工程决策的要求。人工神经网络法因存在较强的联想和适应能力，采用记忆、训练等方法处理器实现各类样本的有效生成，与一般方法相比其评估精度更好。鉴于此，本文将BP网络和模糊优选法相耦合，在训练过程中利用BP网络的自学习特征优化调整权值，最大程度的降低期望值与实际输出值之间的偏差，形成工程建设管理绩效评估实用性更强的模糊优选BP网络[4]。

1 评价体系建立

水利工程项目存在周期长、工艺复杂、施工环境恶劣等特征，且建设过程中要统一协调施工、监理、设计、业主等多个部门。不同的建设项目均存在与其相适应的发展阶段，将水利工程划分为后评价、竣工验收、生产准备、建设实施、施工准备、初步设计、可研报告、项目建议书和总体规划9个阶段，该过程也称为水利工程全生命周期，覆盖工程竣工交付运行、施工建设和勘测设计全过程。……