曹園園 肖俊

摘 要：工程項(xiàng)目建設(shè)過程中風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)價(jià)極其重要，能否根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果采用正確的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，是決定工程建設(shè)成敗的關(guān)鍵性因素之一。在工程項(xiàng)目投標(biāo)決策和風(fēng)險(xiǎn)管理過程中，如何將工程項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量測算已成為工程項(xiàng)目管理人員關(guān)注的重要問題。該文采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中使用最廣泛的一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來對(duì)工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，所得出來的工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，可為工程項(xiàng)目管理人員進(jìn)行決策提供參考。

關(guān)鍵詞：項(xiàng)目管理 ?風(fēng)險(xiǎn)分析 ?BP ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?模型

中圖分類號(hào)：F282 ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2015）10（c）-0062-02

1 工程項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)在任何工程項(xiàng)目中都存在，按照風(fēng)險(xiǎn)種類分類有自然風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)和決策風(fēng)險(xiǎn)等。工程項(xiàng)目實(shí)施過程中，可能遇到暴雨、洪水、泥石流、不良的地質(zhì)條件等自然風(fēng)險(xiǎn);工程所在國政局動(dòng)蕩等政治風(fēng)險(xiǎn);通貨膨脹、資金籌措困難等經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn);設(shè)計(jì)不完善、施工工藝很落后等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn);合約方違約等責(zé)任風(fēng)險(xiǎn);信息失真和經(jīng)驗(yàn)缺失等帶來的決策風(fēng)險(xiǎn)。諸如此類風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)造成工程項(xiàng)目的不確定性，如工期延長、成本超支、工程質(zhì)量未達(dá)要求等，導(dǎo)致工程項(xiàng)目無法正常交付使用。

2 傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析的方法

傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析方法可分為定性和定量兩種。

2.1 定性風(fēng)險(xiǎn)分析方法

定性風(fēng)險(xiǎn)分析的方法一般是憑經(jīng)驗(yàn)界定風(fēng)險(xiǎn)源，如列舉法、專家經(jīng)驗(yàn)法（Delphi法）及決策樹方法等。以專家經(jīng)驗(yàn)法為例，風(fēng)險(xiǎn)分析的過程為專家憑借在工程項(xiàng)目中的大量經(jīng)驗(yàn)識(shí)別出工程項(xiàng)目可能存在的風(fēng)險(xiǎn)源，并給出對(duì)每一類風(fēng)險(xiǎn)源的綜合印象，判明各種風(fēng)險(xiǎn)源可能對(duì)工程項(xiàng)目造成的破壞，是一種定性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度進(jìn)行分析的方法。

2.2 定量風(fēng)險(xiǎn)分析方法

傳統(tǒng)的定量的風(fēng)險(xiǎn)分析方法是在定性分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)學(xué)處理而實(shí)現(xiàn)的。如PRA（概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估），DPRA（動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估）及仿真通用軟件VERT（風(fēng)險(xiǎn)評(píng)審技術(shù)）等。在定性分析的基礎(chǔ)上，定量風(fēng)險(xiǎn)分析對(duì)工程項(xiàng)目中各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源發(fā)生的概率，給出各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源的風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)，通過進(jìn)行數(shù)學(xué)處理，得到工程項(xiàng)目中各類風(fēng)險(xiǎn)的量化值。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于20世紀(jì)40年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是指模擬人類神經(jīng)細(xì)胞群學(xué)習(xí)特性的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適用于復(fù)雜環(huán)境，可實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)控制要求，并具有以任意精度逼近任意非線性連續(xù)數(shù)的特性，已應(yīng)用于許多復(fù)雜控制系統(tǒng)的領(lǐng)域。

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1986年D.E.Runelhart和J.L.McCelland及其研究小組提出PDP（Parallel Dis2t ributed Processing）網(wǎng)絡(luò)思想，他們還提出了一種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法——BP算法（誤差反向傳播算法），至今在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，影響最大、使用最廣泛的一類就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上分為輸入層、隱層和輸出層，是典型的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，層與層之間多采用全互連方式，同一層單元之間不存在相互連接。3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖1。

除輸入層單元外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其他基本處理單元均為非線性輸入輸出關(guān)系，層與層之間的的連接權(quán)值也是可以調(diào)節(jié)的，一般選用以下函數(shù)計(jì)算公式。

4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)分析模型

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，我們建立模型對(duì)工程項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，可分為3個(gè)階段：風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

4.1 風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)

辨識(shí)工程項(xiàng)目所面臨的風(fēng)險(xiǎn)為工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析的第一階段，我們將工程項(xiàng)目所面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，分為6種：自然風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)和決策風(fēng)險(xiǎn)，也可根據(jù)具體工程項(xiàng)目實(shí)際情況確定風(fēng)險(xiǎn)分類;然后，根據(jù)已做出的工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分類，列出每一類風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)造成工程項(xiàng)目的無法正常完成的不確定因素。

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)得到的工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素清單，我們首先要對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)因素的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理，以便完成輸入層信息的輸入。還需提供歷史的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，然后進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)值的訓(xùn)練，得到輸入層、隱層及輸出層的之間權(quán)值。完成訓(xùn)練后，在具體的某一工程項(xiàng)目中，即可根據(jù)現(xiàn)有的專家風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)作為輸入，得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù)。

項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)是一種評(píng)價(jià)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)程度的指標(biāo)，工期、費(fèi)用和效益投入比是用于評(píng)價(jià)工程項(xiàng)目的3個(gè)客觀指標(biāo)，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)可以用下式表述。

式中：r為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù);

、分別為實(shí)際工期和計(jì)劃工期;

、分別為實(shí)際費(fèi)用和計(jì)劃費(fèi)用;

、分別為實(shí)際效能和預(yù)計(jì)效能;

分別是時(shí)間、費(fèi)用和效能的加權(quán)系數(shù)，結(jié)合工程項(xiàng)目對(duì)各種資源的要求確定3個(gè)指標(biāo)的值，且滿足=1的條件。

4.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù)的取值越小，說明風(fēng)險(xiǎn)越小，取值越大，說明風(fēng)險(xiǎn)越大，風(fēng)險(xiǎn)狀況的分區(qū)需要根據(jù)工程項(xiàng)目的具體情況進(jìn)行劃分。以下列出了5個(gè)區(qū)間的劃分方法。

（1）r<0.2，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)很低，即使損失發(fā)生，對(duì)工期、費(fèi)用和效益投入比的影響很小;

（2）0.2r<0.4，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)較低，如果損失發(fā)生，對(duì)工期、費(fèi)用和效益投入比有一定的影響;

（3）0.4r<0.6，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平，如果損失發(fā)生，有出現(xiàn)重大損失的可能;

（4）0.6r<0.8，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)較大，必須采取避險(xiǎn)措施，杜絕損失發(fā)生;

（5）0.8r<1，工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)極大，建議重新進(jìn)行對(duì)該工程項(xiàng)目決策論證。

5 結(jié)語

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析之中，在大量的歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，大大提高了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確性，為工程項(xiàng)目的投資決策提供可信度較高的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方案，特別適用于有著豐富的同類項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和資料的企業(yè)。

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