基于区间值犹豫模糊熵-云模型的公路工程DB模式风险评价研究

发布时间：2021-01-30 01:19

　　为了解决公路工程设计施工总承包模式（以下简称"DB模式"）风险评价过程中专家对风险因素打分时的模糊性与随机行,进一步提高风险评价的准确性,提出区间值犹豫模糊熵-云模型的风险评价方法。从宏观风险、中观风险和微观风险等3个方面进行了风险因素识别,构建了公路工程DB模式风险评价指标体系,应用区间值犹豫模糊熵对评价指标进行赋权,在此基础上运用云模型确定了DB模式项目整体风险等级。通过陕西省某DB模式高速公路实例分析,验证了该方法的可行性。研究结果表明:陕西省某DB模式高速公路项目整体风险偏向Ⅲ级,需采取一定管控措施降低风险等级方可接受,所得结果与实际情况相符,表明基于区间值犹豫模糊熵-云模型的风险评价方法合理准确。 

【文章来源】：公路. 2020,65(11)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

云模型数字特征

风险等级的大小由风险发生概率和风险损失程度共同决定。因此，本文将融合风险发生概率和风险损失程度的一维云模型，采用二者生成的二维云模型来综合评价项目风险等级。设F是二维随机函数并服从正态分布，Ex和Ey为期望值，Enx和Eny为标准差，则有：称符合式（6）的云滴（xi,yi，μi）所构建的云模型为二维云模型。

式中：n为样本数量；Ex为期望；En为熵；He为超熵；S2为样本方差。通过上式计算可得到二级风险评价指标的风险损失程度和风险发生概率云数字特征并构成矩阵的形式，将云数字特征矩阵分别与各自的权重矩阵进行合成运算，就可得到一级风险评价指标的云数字特征矩阵，合成运算如下。

【参考文献】：
期刊论文
[1]港珠澳大桥岛隧工程设计施工总承包模式构建[J]. 张劲文,朱永灵,高星林,刘刚.  公路. 2012(01)

硕士论文
[1]DB模式下高速公路项目风险评价研究[D]. 秦小雨.吉林大学 2014



本文编号：3007960