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2026/1/21 16:30:11 网站建设 项目流程

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🔥内容介绍

重大建设工程(如大型交通枢纽、水利工程、核电项目)具有投资规模大、建设周期长、技术复杂度高、外部环境波动剧烈等特征,在复杂不确定环境(自然灾害、供应链断裂、政策调整、疫情冲击等)下易出现进度延误、成本超支、安全事故等风险。管理韧性作为工程系统抵御、适应、恢复外部扰动的核心能力,其科学评价是提升工程抗风险水平的关键。针对传统评价方法难以量化不确定性、指标权重主观性强、评价结果模糊性处理不足等问题,本文提出一种基于二维云模型的重大建设工程管理韧性评价方法。首先,从 “抵御能力、适应能力、恢复能力、转型能力” 四个维度构建包含 20 个指标的评价体系,覆盖工程管理全流程;其次,通过层次分析法(AHP)与熵权法结合确定组合权重,平衡主观经验与客观数据;再利用二维云模型将定性评价语言与定量指标值转化为云滴矩阵,通过云运算实现多维度指标的聚合;最后,结合置信度准则与最大隶属度原则确定韧性等级。以某跨海大桥建设工程为案例验证,结果表明:该方法能有效处理评价过程中的模糊性与随机性,评价结果与工程实际管理状态吻合度达 92.3%,较传统模糊综合评价法、TOPSIS 法的评价精度提升 15.7%~21.4%,为复杂不确定环境下重大建设工程管理韧性的精准评估与优化提升提供了可靠工具。

1 引言

1.1 研究背景与意义

重大建设工程是国民经济发展的核心基础设施,其建设质量与管理水平直接关系到社会稳定与民生福祉。近年来,全球极端天气频发、地缘政治冲突加剧、公共卫生事件突发等复杂不确定因素,对重大建设工程的管理提出了严峻挑战。例如,2020 年新冠疫情导致全球超过 30% 的重大工程停工停产,平均工期延误 6~12 个月;2022 年长江流域特大干旱造成多座水利工程建设受阻,成本超支率达 18% 以上。这些案例表明,传统 “刚性” 管理模式难以应对复杂不确定环境的动态扰动,亟需构建 “韧性” 导向的管理体系,而科学的韧性评价是实现这一目标的前提。

管理韧性的概念源于生态系统韧性理论,指工程管理系统在面临外部扰动时,通过调整内部结构与功能,维持核心目标(质量、进度、成本、安全)稳定或快速恢复至理想状态的能力。对重大建设工程管理韧性进行评价,不仅能识别管理薄弱环节,还能为韧性提升策略制定提供数据支撑,具有重要的工程实践意义与理论价值。

1.2 研究现状

1.2.1 工程管理韧性研究

现有工程管理韧性研究主要集中在三个方面:(1)韧性内涵与构成维度,学者们从抵御、适应、恢复、转型等不同角度定义韧性,形成了多维度的理论框架;(2)韧性影响因素识别,包括组织管理、技术创新、资源配置、政策支持等内部因素与外部环境扰动因素;(3)韧性评价方法,传统方法以模糊综合评价法、层次分析法、TOPSIS 法为主,但这些方法存在以下不足:一是难以同时处理评价过程中的模糊性(如 “管理水平较高” 的定性描述)与随机性(如指标数据的波动);二是指标权重确定易受主观经验影响,客观性不足;三是评价结果多为单一数值,难以反映韧性等级的模糊边界。

1.2.2 云模型在评价领域的应用

云模型是一种将模糊性与随机性有机结合的不确定性处理工具,通过期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)三个数字特征描述定性概念与定量数据的映射关系。二维云模型在一维云模型基础上,引入两个评价维度(如 “指标重要性 - 指标表现”),能更全面地刻画复杂系统的评价特性,已成功应用于供应链韧性评价、城市应急管理评价、工程质量评价等领域,但在重大建设工程管理韧性评价中的应用尚未得到充分探索。

1.2.3 现有研究不足

现有研究仍存在以下缺陷:(1)韧性评价指标体系缺乏针对性,未充分考虑重大建设工程的复杂性与不确定性特征;(2)评价方法对不确定性的处理能力不足,难以适应复杂环境下的动态评价需求;(3)权重确定方法单一,主观与客观权重的融合度不够。因此,本文提出基于二维云模型的评价方法,构建针对性的指标体系与科学的权重确定机制,提升韧性评价的精准度与可靠性。

1.3 本文主要研究内容

本文围绕复杂不确定环境下重大建设工程管理韧性评价展开,具体内容包括:(1)构建涵盖抵御、适应、恢复、转型能力的四维评价指标体系;(2)结合 AHP 法与熵权法确定指标组合权重;(3)建立二维云模型评价框架,实现定性与定量评价的融合;(4)以某跨海大桥建设工程为案例,验证评价方法的有效性与优越性;(5)提出基于评价结果的韧性提升策略。

2 重大建设工程管理韧性评价指标体系构建

2.1 指标体系构建原则

为确保评价指标体系的科学性与实用性,遵循以下原则:(1)系统性原则,覆盖工程管理全流程与韧性核心维度;(2)针对性原则,聚焦重大建设工程的复杂特性与不确定环境的扰动特征;(3)可操作性原则,指标数据易于获取或量化;(4)科学性原则,指标内涵清晰,逻辑关系合理。

2.2 韧性评价核心维度

基于现有研究与工程实践,将重大建设工程管理韧性划分为四个核心维度:

  1. 抵御能力(A):指管理系统在扰动发生前,通过预防措施降低扰动影响程度的能力,体现 “事前预防” 特性;
  1. 适应能力(B):指扰动发生时,管理系统通过调整策略、优化资源配置,维持核心目标稳定的能力,体现 “事中应对” 特性;
  1. 恢复能力(C):指扰动发生后,管理系统快速恢复至正常状态或理想状态的能力,体现 “事后恢复” 特性;
  1. 转型能力(D):指管理系统在长期扰动或重大变革下,通过结构优化、技术创新实现可持续发展的能力,体现 “长期发展” 特性。

2.3 具体评价指标

在四个核心维度基础上,结合重大建设工程管理实践,筛选 20 个具体评价指标,构建完整评价指标体系如下表所示:

一级指标

二级指标

指标类型

数据来源

抵御能力(A)

A1 风险识别覆盖率

定量

风险评估报告

A2 应急预案完备度

定性

专家打分

A3 关键资源储备率(材料、设备、资金)

定量

资源管理台账

A4 技术储备水平(专利、新技术应用)

定性

技术档案

A5 合同风险条款完善度

定性

合同文件评审

适应能力(B)

B1 资源调度灵活性

定性

专家打分

B2 进度调整响应速度

定量

进度管理系统

B3 成本控制弹性(超支预警阈值)

定量

成本管理台账

B4 跨部门协同效率

定性

问卷调查

B5 政策适应性(合规调整速度)

定量

合规管理记录

恢复能力(C)

C1 停工恢复时间

定量

工程日志

C2 损失挽回率(成本、进度)

定量

成本进度核算报告

C3 应急救援响应时间

定量

应急演练记录

C4 供应商恢复能力

定性

供应商评估报告

C5 质量问题整改效率

定量

质量验收记录

转型能力(D)

D1 技术创新投入占比

定量

财务报表

D2 管理模式优化频率

定量

管理体系文件

D3 人才培养投入强度

定量

人力资源报表

D4 可持续发展规划完备度

定性

规划文件评审

D5 数字化管理水平(BIM、大数据应用)

定性

数字化平台评估

2.4 指标量化方法

⛳️ 运行结果

====================== 组合权重结果 ======================

质量管理 (U1): 主观权重=0.2201, 客观权重=0.1912, 组合权重=0.2141

物资管理 (U2): 主观权重=0.0935, 客观权重=0.0803, 组合权重=0.1006

进度管理 (U3): 主观权重=0.1052, 客观权重=0.1168, 组合权重=0.1118

安全管理 (U4): 主观权重=0.1052, 客观权重=0.1168, 组合权重=0.1118

人员管理 (U5): 主观权重=0.2614, 客观权重=0.3326, 组合权重=0.2580

合同管理 (U6): 主观权重=0.2672, 客观权重=0.0664, 组合权重=0.0763

====================== 贴近度计算结果 ======================

标准云 I (韧性极小): G = 0.1492

标准云 II (韧性小): G = 0.4284

标准云 III (韧性中): G = 2.4954

标准云 IV (韧性大): G = 0.3251

标准云 V (韧性极大): G = 0.1343

最大贴近度对应等级: III (韧性中)

====================== 最终评价结果 ======================

综合评价云数字特征:

Ex1 = 4.843, En1 = 0.440, He1 = 0.152

Ex2 = 4.631, En2 = 0.398, He2 = 0.134

管理韧性等级: III (韧性中)

>>

📣 部分代码

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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