基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)因素分析(編輯修改稿)
2025-07-23 05:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ]?？紤]到對(duì)京滬高速鐵路的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理在國內(nèi)外沒有經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)可以借鑒，本文結(jié)合專家知識(shí)，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法來研究京滬高速鐵路建設(shè)的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，克服了樣本量小和信息不完全的問題。根據(jù)京滬高速鐵路建設(shè)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)課題研究組（下稱課題研究組）對(duì)京滬高速鐵路建設(shè)實(shí)地采訪調(diào)查收集的數(shù)據(jù)和專家的分析，本文建立了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)課題研究組現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查收集的數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，探究了京滬高速鐵路項(xiàng)目建設(shè)的關(guān)鍵質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)因素，并給予風(fēng)險(xiǎn)控制的對(duì)策和建議。二、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法（一）貝葉斯規(guī)則先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率是相對(duì)于某組證據(jù)而言的，設(shè)和為兩個(gè)隨機(jī)變量，為某一假設(shè)，為一組證據(jù)，在考慮證據(jù)之前，對(duì)事件的概率估計(jì)稱為先驗(yàn)概率，而在考慮證據(jù)之后，對(duì)概率估計(jì)稱為后驗(yàn)概率。貝葉斯定理描述了先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率的關(guān)系：這又稱為貝葉斯規(guī)則。稱稱為的似然度，又記著[10] 張連文，郭海鵬. 貝葉斯網(wǎng)引論[M]. 北京：科學(xué)出版社, 2006: 1819,3141,143171.10]。在實(shí)際應(yīng)用中，似然度更容易獲得。（二）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱信念網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)貝葉斯規(guī)則的擴(kuò)展。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向無圈圖，用其節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)間的邊代表變量間的直接依賴關(guān)系，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都附有一個(gè)概率分布，從而同時(shí)代表了定量和定性的意義（結(jié)構(gòu)和參數(shù)）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有很多優(yōu)點(diǎn)，它能靈活地輸入和輸出數(shù)據(jù)；它可以處理小樣本、不完整和帶有噪聲的數(shù)據(jù)集；它可以利用專家意見，而不需要?dú)v史數(shù)據(jù)；它還允許添加或刪除變量而不會(huì)顯著影響網(wǎng)絡(luò)的其余部分；特別地它用圖形的方法描述數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，語義清晰，可理解性強(qiáng)，這將有助于利用數(shù)據(jù)間的因果關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測(cè)分析 [11] UUSITALO L. Advantages and challenges of Bayesian net works in environmental modeling [J]. Ecological Modeling, 2007, 203(3/4): 312–318.11]?；谶@些優(yōu)點(diǎn)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于處理不確定性問題的分析和決策支持。假如我們已經(jīng)知道鐵路建設(shè)項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)（Risk of Quality，下稱RQ）最主要來自勞務(wù)人員的工作技術(shù)不能達(dá)到建設(shè)要求（Poor Competency of skilled Labors，下稱PCL）和鐵路建設(shè)所使用的材料不符合要求（Inappropriate Materials，下稱IM），如圖1為鐵路建設(shè)項(xiàng)目的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)簡單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖。父節(jié)點(diǎn)邊子節(jié)點(diǎn)圖1 一個(gè)簡單貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖根據(jù)經(jīng)驗(yàn)：參加鐵路建設(shè)的勞動(dòng)力人員的素質(zhì)（主要指技術(shù)能力）能夠達(dá)到建設(shè)要求的為85%，通過建設(shè)單位統(tǒng)一管理的重要鐵路建設(shè)的建筑材料合格率為95%以上，我們用“S”表示安全，即不發(fā)生該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，“R”表示發(fā)生這項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，由PCL和IM共同作用導(dǎo)致質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)RQ的先驗(yàn)概率如表1所示。表1 PCL和BM共同作用下的RQ的先驗(yàn)概率PCL=“S”PCL=“R”IM=“S”IM =“R”IM =“S”IM =“R”RQ=“S”RQ=“R”根據(jù)貝葉斯規(guī)則我們可以方便計(jì)算出RQ處于安全狀態(tài)和出險(xiǎn)狀態(tài)的先驗(yàn)無條件概率：如果我們觀察到RQ處于出險(xiǎn)狀態(tài)，即發(fā)現(xiàn)了質(zhì)量問題，可以運(yùn)用貝葉斯規(guī)則計(jì)算出PCL和IM出險(xiǎn)的概率，這就是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的逆向推理，見圖2所示。圖2 RQ=R時(shí)，PCL和IM的取值圖2中說明當(dāng)發(fā)生質(zhì)量問題時(shí)，%；% 。（三）基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)管理過程VAN TRUONG LUU運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)工程項(xiàng)目的時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定量的研究，在他的研究里，展現(xiàn)了從風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的兩個(gè)階段（定性分析階段和定量分析階段）和十個(gè)步驟[7]。EUNCHANG LEE在他的研究里運(yùn)用前人研究風(fēng)險(xiǎn)管理的過程對(duì)大型項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究[8]。本文參考EUNCHANG LEE研究模型，采用如圖3所示的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)研究過程，其研究過程如下：Setp1：質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)定義和識(shí)別，需要把與質(zhì)量相關(guān)的所有風(fēng)險(xiǎn)因素定義、分類，并從各種渠道（文獻(xiàn)閱讀，專家意見，與建設(shè)工程師及管理者訪談等渠道）找出重要風(fēng)險(xiǎn)因素；Setp2：對(duì)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)因素估值，需將上一步中的每項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定量的度量，通過度量為進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法分析做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作；Setp3：質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和分析，在構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)前，通過專家討論給出風(fēng)險(xiǎn)因素的因果關(guān)系，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素的因果關(guān)系構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，通過參數(shù)學(xué)習(xí)來計(jì)算貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)參數(shù)的取值；通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析和逆向推理，可以找出影響最大的因素，即關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。Setp4：對(duì)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，通過第三步可以得到關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素，這些因素需要我們給予措施
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