重大公路工程社会稳定风险评估与控制方法

发布时间：2020-08-04 07:05

【摘要】：重大公路工程项目具有投资规模大、建设工期长、牵扯利益群体多、周边环境复杂等特点,以上特点为重大公路工程在组织实施和建设过程中带来了巨大的社会稳定风险问题,如土地征用、房屋拆迁、安置保障、环境破坏、文化冲突等。如何实现对重大公路工程的社会稳定风险评估具有针对性、客观性、有效性,如何使得评估过程和结果能够量化,从而更为客观合理的对相关风险进行控制已经是重大公路工程推动过程中的一项亟需解决的问题。因此,本文在深入调查重大公路工程社会稳定风险影响因素和剖析其发生机理的基础上,构建重大公路工程社会稳定风险评估指标体系并确定各指标权重;基于云推理理论模型,构建重大公路工程社会稳定风险评估方法;提出重大公路工程社会稳定风险控制策略和方法,为重大公路工程社会稳定风险评估及控制提供科学方法和理论依据。主要包含以下研究内容与成果:(1)重大公路工程社会稳定风险影响因素分析。首先定义重大公路工程社会稳定风险并界定其内涵;分析了重大公路工程社会稳定风险发生的条件,阐述了重大公路工程项目社会稳定风险的危害;基于上述两点内容,从项目合法性、合理性、可行性、可控性方面对项目所涉及的社会稳定影响因素进行数据收集和调查;从经济、社会、文化等方面阐述了重大公路工程社会稳定风险影响因素作用机理。(2)重大公路工程社会稳定风险评估指标体系构建。首先在对风险影响因素调查分析的基础上,科学客观地选取可以反映各影响因素特征的评估指标。其次,基于BP神经网络模型对各评估指标进行敏感性分析,从而初步筛选风险指标,从合法性、合理性、可行性、可控性四个方面构建评价指标体系;最后,基于AHP和熵权法对各指标权重进行确定。结果表明:重大公路工程社会稳定风险评估指标体系共计一级指标4项,二级指标25项。(3)重大公路工程社会稳定风险评估方法。首先将正态云理论应用于重大公路工程社会稳定性的不确定推理预测,在条件云发生器原理基础上构建云语言预测规则,在此基础上提出了基于云推理模型的重大公路工程社会稳定率预测模型,计算出重大公路工程社会稳定风险可能程度后,引入重大公路工程社会风险稳定率;分别将重大公路工程社会稳定风险等级划分为3、4、5三个等级,并进行状态描述。结果表明:等级划分越多,对社会稳定风险状态的描述越精确。(4)重大公路工程社会稳定风险控制策略及方法。首先提出重大公路工程社会稳定风险控制决策的具体流程和内容,明确了由风险评估向风险控制的转变过程。在此基础上,提出了基于风险回避、损失控制、风险转移、风险保留的四种重大公路工程社会稳定风险控制策略,为风险控制方法的制定提供了准则。最后,根据前置控制、过程控制、后置控制的不同阶段,分别从决策阶段、建设阶段、运营阶段提出了相对应的重大公路工程社会稳定风险控制方法。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U412.21
【图文】：

房屋建筑,利益相关,政府组织,意见调查

第二章重大公路工程社会稳定（2）利益相关团体意见调查利益相关团体主要分为政府组织和非政府组是都是政府主导的社会经济活动，政府组织的的是，政府组织中的相关行政管理机构由于自其直接相关的影响因素非常关心。比如：项目的保畅及路面损毁就会非常关心，项目区域国常关心。这些都是意见调查中需要注意的。非重点。比如：如果项目的工程方案影响到某些费站的房屋建筑风格与民族风俗相冲突等。

神经网络结构,正向传播,输出变量

图 3.1 BP 神经网络结构构成神经元模型如下：a f (W p b)（3.1式中：a 为输出变量；W 为神经元权值；p 为输出变量；b 为阈值；f ()为传递函数。BP 神经网络的学习过程由正向传播过程和误差反向传播过程组成。正向传播用前向网络进行计算，即对输入信息进行计算后得到输出结果；反向传播用于逐层传

隐含层,社会稳定,隐含层节点,传递函数

第三章重大公路工程社会稳定风险评估指标体系构建表 3.7 BP 神经网络建立参数选择参数名称选择内容隐含层数单隐含层隐含层节点数 13~17隐含层传递函数 tansig 函数输出层传递函数 logsig 函数初始权值采用 initnw 函数动量项 0.9学习速率自适应学习速率据 3.2.2.2 对隐含层节点进行选择。通常取 a>5，当 a 取值为 6~10 时3~17。此时，以校验数据进行预测，所得最小误差如图 3.3 所示。当为 15 时，社会稳定风险误差为 0.0091，故本文中神经网络的隐含层 15 个。

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