[發(fā)明專利]一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程項目風險預測方法

在審

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• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111667189A
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發(fā)明（設計）人: 鐘亞雯;陳蕾蕾;胡櫸丹
• 申請（專利權(quán)）人: 西南石油大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

本發(fā)明提供了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程項目風險預測方法，首先對建筑工程項目存在的風險進行識別并構(gòu)建風險評價指標系統(tǒng)，然后確定各風險評價指標的風險值，構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對建筑工程項目風險值的訓練及學習，選定建筑工程項目中的工期風險作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出單元，通過分析工期風險的預測值與實際值的平均絕對誤差值實現(xiàn)工程項目風險的預測。本申請解決了傳統(tǒng)建筑工程項目風險預測精確度不高的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于建筑工程技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程項目風險預測方法。

背景技術(shù)

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，建筑工程項目的復雜性不斷增大，建設周期不斷增長、且不確定性因素較多，為了減小風險發(fā)生概率并有效避免潛在風險對整個工程項目的損失，有必要對建筑工程項目風險進行預測?，F(xiàn)有文獻提出基于粗糙集理論對電網(wǎng)建設項目的風險關(guān)系進行分析，計算風險因素的相關(guān)系數(shù)，為項目的風險管理提供依據(jù)，但存在項目風險因素兩兩之間相關(guān)項不高的問題。在上述基礎(chǔ)上還提出了將粗糙集理論與AHP理論相結(jié)合，利用粗糙集分析項目風險群決策實現(xiàn)屬性約簡，結(jié)合層次分析法實現(xiàn)項目風險的定量研究分析?，F(xiàn)有文獻還提出了將RBS故障樹理論、粗糙集與信息熵相結(jié)合對建筑項目施工進度進行風險評估，但構(gòu)造故障樹的多余量相當繁重，難度也較大，易發(fā)生錯誤。并且每個分析人員所取的研究范圍各有不同，其所得結(jié)論的可信性也就有所不同。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡受到了越來越多研究者的關(guān)注。由于神經(jīng)網(wǎng)絡有很強的非線性擬合能力，對非線性關(guān)系的映射有較好的效果，因此近年來相關(guān)學者將神經(jīng)網(wǎng)絡和工程項目風險研究相結(jié)合，并取得了一定的成果。現(xiàn)有文獻提出了一種就支持向量機(SVM)的工程項目風險預測方法，能夠一定程度上對項目風險進行預測，但SVM存在的指標權(quán)值問題沒有得到解決?，F(xiàn)有文獻還提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的項目投資偏離預警模型。通過定義預警指標并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)項目的投資偏離程度預測，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在網(wǎng)絡參數(shù)較多、全局最優(yōu)值難尋找和樣本的嚴重依賴性等特點，這些都限制了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡在實際建筑工程項目風險預測中的應用。為了解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在全局最優(yōu)值難尋找的問題，提出了一種基于PCA-BP-GA的項目風險預測方法，采用遺傳算法解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在的初始閾值和權(quán)值隨機性的問題，使其預測精度得到提高。但當遺傳算法進化代數(shù)較大時會嚴重影響算法的執(zhí)行效率和預測準確度。

隨著建筑工程項目趨于大型化，風險因素不斷增加，由于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡所需計算權(quán)值太多，這在一定程度上降低了項目預測的準確性。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)具有權(quán)值共享、復雜度低、訓練參數(shù)少、容錯能力強和訓練優(yōu)化簡單等特點，能夠克服傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡在建筑工程項目風險預測中存在的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程項目風險預測方法解決了傳統(tǒng)建筑工程項目風險預測精確度不高的問題。

為了達到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

本方案提供一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑工程項目風險預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、對建筑工程項目的風險進行識別，并構(gòu)建風險評價指標系統(tǒng)；

S2、根據(jù)所述風險評價指標系統(tǒng)確定建筑工程項目的風險值；

S3、根據(jù)建筑工程項目的風險值構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

S4、利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對建筑工程項目風險值進行訓練，并輸出建筑工程項目的工期風險預測值；

S5、根據(jù)所述工期風險預測值與實際風險值的平均絕對誤差，實現(xiàn)對建筑工程項目的風險預測。

進一步地，所述步驟S1包括以下步驟：

S101、對建筑工程項目的風險進行識別；