盧　梅，　張代亞

(西安建筑科技大學(xué)　管理學(xué)院， 陜西　西安　710055)

?

基于CBR與RBR的國際工程風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測

盧梅，張代亞

(西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院， 陜西西安710055)

摘要：由于國際工程存在的風(fēng)險因素眾多且信息來源具有很大局限性，國際工程風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測是一個難點(diǎn)，但其對于國際工程的投標(biāo)報價競爭力以及項(xiàng)目的最終盈利能力而言又具有重要影響。因此，論文構(gòu)建了基于事例推理(CBR)與規(guī)則推理(RBR)的風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型，首先在總結(jié)、歸納相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上提出基于特征屬性的風(fēng)險案例表示方法，為風(fēng)險案例的知識提取與檢索奠定了基礎(chǔ)；然后，選出合適的案例檢索方法，對風(fēng)險費(fèi)用的影響因素進(jìn)行分析歸納，在此基礎(chǔ)上利用事例推理與規(guī)則推理的相關(guān)理論構(gòu)建了國際工程風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測的基本框架；最后結(jié)合Fisher聚類法、集對分析理論與模糊權(quán)重理論建立了國際工程風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型，并通過實(shí)例應(yīng)用驗(yàn)證了模型的有效性與可行性。

關(guān)鍵詞：國際工程；風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測；事例推理；規(guī)則推理

隨著全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深度優(yōu)化、歐美大型國際承包商業(yè)務(wù)布局調(diào)整，我國承包商在國際工程市場面臨著更趨復(fù)雜與激烈的競爭，采用低價戰(zhàn)略獲取工程項(xiàng)目成為了眾多承包商的無奈選擇。在這種投標(biāo)價格愈加接近成本價格，而市場風(fēng)險卻有增無減的背景下，盲目追求中標(biāo)率而忽略項(xiàng)目風(fēng)險極易引發(fā)企業(yè)的重大損失。例如：在波蘭A2高速公路項(xiàng)目中，“在投標(biāo)報價階段，中海外急于拿下項(xiàng)目，對前期工作做得馬馬虎虎，沒有認(rèn)真分析風(fēng)險”[1]，風(fēng)險費(fèi)用的增加最終導(dǎo)致項(xiàng)目失敗。由于國際工程存在的風(fēng)險因素相比國內(nèi)項(xiàng)目更加復(fù)雜而且信息來源具有很大局限性，國際工程風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測是一個難點(diǎn)，但其對于國際工程的投標(biāo)報價競爭力以及項(xiàng)目的最終盈利能力而言又具有重要影響。風(fēng)險費(fèi)用確定過高將降低中標(biāo)的概率，而過低的風(fēng)險費(fèi)用又會減少企業(yè)的盈利甚至引發(fā)虧損。因此，風(fēng)險費(fèi)用的合理確定對于提升我國承包商投標(biāo)報價的準(zhǔn)確性、降低投標(biāo)風(fēng)險，保證項(xiàng)目的最終獲利空間具有重要意義。

風(fēng)險費(fèi)用是指因風(fēng)險的存在或發(fā)生導(dǎo)致的成本增加與收益減少，在工程項(xiàng)目中主要表現(xiàn)為人工、材料、機(jī)械的價格波動與社會環(huán)境不良等因素導(dǎo)致的成本增加，投標(biāo)時需在報價中有所考慮。風(fēng)險費(fèi)用的估計是一項(xiàng)復(fù)雜的非線性、多維度、多因素決策問題，是項(xiàng)目管理中知識密集性與經(jīng)驗(yàn)性均很強(qiáng)的工作，需要借助于各種模型進(jìn)行分析。近年來，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測做了大量的研究。其中，一部分學(xué)者把風(fēng)險費(fèi)用與其他因素作為一個整體，進(jìn)行綜合性的預(yù)測研究[2～4]。在這些研究中風(fēng)險費(fèi)用與預(yù)期利潤沒有進(jìn)行區(qū)分，因此預(yù)測結(jié)果難以為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供支持。另一部分學(xué)者則把風(fēng)險費(fèi)用與其他因素進(jìn)行分離，單獨(dú)研究風(fēng)險費(fèi)用的量化技術(shù)。例如：蔣立[5]基于模糊隸屬關(guān)系建立風(fēng)險費(fèi)用量化模型。顧祥柏[6]結(jié)合估算數(shù)據(jù)庫與企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，利用二階蒙特卡洛模擬分析方法估算風(fēng)險費(fèi)用。然而，對于國際工程項(xiàng)目而言，國際工程面臨的風(fēng)險因素更多、受風(fēng)險的影響更大，風(fēng)險預(yù)測的過程也更為復(fù)雜。國際工程與國內(nèi)工程相比，不僅需要考慮外交關(guān)系、社會穩(wěn)定、匯率波動等特殊風(fēng)險，還要注意常見風(fēng)險在國內(nèi)外工程中影響程度的不同。例如，勞務(wù)組織風(fēng)險在國內(nèi)外項(xiàng)目中普遍存在，但因勞動法律的差異、遣返費(fèi)用與簽證手續(xù)等因素的影響，國際工程面臨的勞務(wù)組織風(fēng)險要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出國內(nèi)的工程項(xiàng)目。因此，結(jié)合國際工程所面臨風(fēng)險因素的特殊性，對其風(fēng)險費(fèi)用的確定進(jìn)行預(yù)測研究極具現(xiàn)實(shí)意義。

1風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測的基本框架

1.1基于事例的推理

基于事例推理(CBR—Case-Based Reasoning)的基本思想是以事例的形式組織過去的經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)歷，通過在歷史事例庫中檢索出與目標(biāo)事例相似的事例，并根據(jù)目標(biāo)事例與相似事例的差異進(jìn)行修正，得到目標(biāo)事例的解[7]。CBR中的事例即是存儲在實(shí)例庫中的類似工程項(xiàng)目的特征數(shù)據(jù)及風(fēng)險知識，其“系統(tǒng)主要有案例檢索(Retrieve)案例重用(Reuse)案例修正(Revised)和案例保存(Retain)四個推理步驟”[8]。CBR這種借鑒以往類似經(jīng)歷的處理方式來完成對當(dāng)前新問題的解決，與國際承包商利用專家經(jīng)驗(yàn)估計項(xiàng)目風(fēng)險的方法具有相似的思維方式。實(shí)踐中，有經(jīng)驗(yàn)的投標(biāo)者可以依據(jù)項(xiàng)目特征與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境，參照過去成功的投標(biāo)經(jīng)驗(yàn)估算出風(fēng)險費(fèi)用，而且估測的精度會隨著投標(biāo)者的經(jīng)驗(yàn)、資料的積累與信息獲取的全面性、及時性而不斷增加。本文應(yīng)用事例推理技術(shù)解決國際工程風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測問題的基本原理為：以以往工程項(xiàng)目案例為基礎(chǔ)，以待測項(xiàng)目的特征屬性對數(shù)據(jù)庫中的案例進(jìn)行檢索，把檢索到的相似度較高的案例作為評估基準(zhǔn)，用相似度水平作為風(fēng)險費(fèi)用推測依據(jù)。同時考慮到項(xiàng)目環(huán)境的差異性，依靠專家經(jīng)驗(yàn)修正后確定各風(fēng)險因素的權(quán)重，結(jié)合相似度水平與修正后的風(fēng)險權(quán)重預(yù)測待測項(xiàng)目的風(fēng)險費(fèi)用值。

1.2基于規(guī)則的推理

基于規(guī)則的推理(RBR—Rule-Based Reasoning)是計算機(jī)系統(tǒng)中常用的知識表示方法，該技術(shù)以IF<條件>THEN<結(jié)論>的形式實(shí)現(xiàn)專家知識的規(guī)則化表述，在系統(tǒng)中主要用來代替專家進(jìn)行關(guān)聯(lián)推理。其中判斷條件即為項(xiàng)目之間的相似性，結(jié)論即為項(xiàng)目的風(fēng)險費(fèi)用值，項(xiàng)目特征屬性與風(fēng)險費(fèi)用存在一一對應(yīng)的關(guān)系，即f：A→B。RBR系統(tǒng)的求解過程就是反復(fù)從規(guī)則數(shù)據(jù)庫選用合適規(guī)則并實(shí)施的過程，其有效運(yùn)作主要依據(jù)規(guī)則庫，因此如何將領(lǐng)域內(nèi)專家知識轉(zhuǎn)化為計算機(jī)可識別的計算規(guī)則是其系統(tǒng)構(gòu)建的主要工作。

1.3CBR+RBR推理模型在風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測中的基本流程

CBR具有知識獲取全面，推理效率高和學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，但也存在過分偏重于以往事例中的經(jīng)驗(yàn)，缺少充分的演繹推理，容易導(dǎo)致檢索效率低下的問題。因此許多學(xué)者將CBR與其他技術(shù)相結(jié)合研究各種問題。RBR在推理簡單，運(yùn)行效率高的同時也具有規(guī)則知識獲取困難的缺陷。因此融合RBR與CBR的模型能夠在保持?jǐn)?shù)據(jù)庫豐富的同時實(shí)現(xiàn)高效率的推理，從而能夠彌補(bǔ)各自的不足。本文融合CBR與RBR技術(shù)設(shè)計了國際工程風(fēng)險費(fèi)用推理的基本流程(圖1)。

圖1　國際工程風(fēng)險費(fèi)用推理流程

應(yīng)用CBR+RBR推理模型預(yù)測風(fēng)險費(fèi)用時，首先，國際工程項(xiàng)目案例需要按照所屬國家、工程的分類等級、項(xiàng)目規(guī)模、墊付資金比重和項(xiàng)目持續(xù)時間等項(xiàng)目屬性特征對各項(xiàng)目進(jìn)行分類。在此基礎(chǔ)上，匯總項(xiàng)目運(yùn)作過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)風(fēng)險費(fèi)用，并根據(jù)風(fēng)險的性質(zhì)進(jìn)行歸類整理，結(jié)合項(xiàng)目投標(biāo)與結(jié)算資料計算各類別風(fēng)險的風(fēng)險指數(shù)、評估案例項(xiàng)目的風(fēng)險管控效果，把案例中提取的風(fēng)險知識存儲在風(fēng)險案例數(shù)據(jù)庫中。其中風(fēng)險指數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)離差率)表示單位營業(yè)額中包含的風(fēng)險，是以相對數(shù)的形式來消除項(xiàng)目規(guī)模差異的影響，計算公式為：風(fēng)險指數(shù)=(風(fēng)險損失+風(fēng)險控制成本)/項(xiàng)目的期望成本。當(dāng)新項(xiàng)目需要進(jìn)行事例重用時，也要按照事例提取規(guī)則進(jìn)行風(fēng)險分類整理，然后再利用統(tǒng)計出的風(fēng)險指數(shù)在風(fēng)險案例數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行匹配。項(xiàng)目匹配成功即可調(diào)取以往項(xiàng)目的風(fēng)險案例信息，根據(jù)目標(biāo)事例進(jìn)行事例修正，然后利用修正后的案例進(jìn)行目標(biāo)事例的風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測。如果匹配不成功，新的項(xiàng)目信息將作為新知識增加到數(shù)據(jù)庫中。

2CBR+RBR推理模型在風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測中的推理分析

2.1風(fēng)險案例的知識表示

系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于數(shù)據(jù)庫中風(fēng)險案例的質(zhì)量與數(shù)量，因此，通過合適的渠道獲取案例并以合適的知識提取規(guī)則表示案例對風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測系統(tǒng)尤為重要。CBR事例表示法大致分為兩類：特征向量表示法和結(jié)構(gòu)化表示法[9]。特征向量表示法相對于結(jié)構(gòu)化表示法具有數(shù)據(jù)采集簡單、存儲空間要求小的特點(diǎn)，更加方便計算機(jī)處理。結(jié)合風(fēng)險案例本身的特點(diǎn)，特征向量表示法也能完全滿足相似案例篩選的精度要求。因此，本文選用特征向量法以多元數(shù)組來表示實(shí)例：X=[X1，X2，…，Xn]。

對于國際工程項(xiàng)目面臨的眾多風(fēng)險因素，相關(guān)學(xué)者做出了不同的分類。劉爾烈認(rèn)為國際工程風(fēng)險因素表現(xiàn)于政治方面、經(jīng)濟(jì)方面、工程技術(shù)方面、公共關(guān)系方面以及管理方面[10]。另有學(xué)者認(rèn)為勞務(wù)組織風(fēng)險、材料、設(shè)備價格與匯率變動風(fēng)險、安全穩(wěn)定風(fēng)險等因素對國際工程有重大影響[11～13]。結(jié)合對國際工程風(fēng)險費(fèi)用研究相關(guān)文獻(xiàn)的歸納總結(jié)，按照既能表征項(xiàng)目的風(fēng)險特征又方便后期運(yùn)算的基本原則，本文在眾多的風(fēng)險特征中選擇出關(guān)鍵性的7個特征屬性，包括安全穩(wěn)定風(fēng)險、勞務(wù)組織風(fēng)險、材料與設(shè)備價格及匯率波動風(fēng)險、付款風(fēng)險、業(yè)主與政府干預(yù)的風(fēng)險、地域自然風(fēng)險、企業(yè)自身能力風(fēng)險等，如表1所示。

2.2相似案例檢索

案例的重用檢索是CBR+RBR技術(shù)中的關(guān)鍵問題，對系統(tǒng)的運(yùn)行效率與預(yù)測結(jié)果的可靠性有重大影響。

表1　風(fēng)險案例的特征屬性

眾多學(xué)者針對這個問題進(jìn)行了相關(guān)研究，例如：閆文周[14]提出建立工程項(xiàng)目索賠案例知識的矩陣表示模型，以事件的特征屬性為行元素，以活動工序?yàn)榱性兀M(jìn)而以模糊子貼近度計算案例之間的相似性，實(shí)現(xiàn)相似案例檢索。劉華[8]結(jié)合熵權(quán)決策法確定特征屬性的權(quán)重，利用歐式距離計算出的相似度檢索出相似案例。李從善[15]為了提高系統(tǒng)的檢索效率引入分級檢索的概念，即在閥值限定的范圍內(nèi)檢索結(jié)果集，再以事例間的距離評定事物的相似度。由以上研究可知，關(guān)于事例檢索的研究已比較豐富與成熟，結(jié)合所研究問題的特點(diǎn)與上文中所選用的知識表示方法，本文選用文獻(xiàn)[8]中的算法檢索相似案例。

3國際工程風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型

3.1預(yù)測模型的建立

在CBR+RBR推理模型構(gòu)建完成的基礎(chǔ)上，需要選用合適的算法來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測。相似案例的數(shù)量與模型的預(yù)測精度有極大的關(guān)聯(lián)性，但一味求多又會降低下一步計算的效率。為了獲得盡可能多的案例，同時又不影響下一步的計算，本文選用Fisher 聚類技術(shù)對前文檢索出的相似案例做降維處理，取各維度的中值參與下一步計算?；诼?lián)系隸屬度的風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型的基本原理是：首先對修正得來的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和聚類分割，得到相對應(yīng)的聚類區(qū)間；然后，采用集對分析理論計算待預(yù)測項(xiàng)目與歷史樣本的聯(lián)系隸屬度，確定它們之間的同、異、反關(guān)系；最后，結(jié)合模糊權(quán)重計算綜合聯(lián)系隸屬度，進(jìn)而預(yù)測研究對象的可能風(fēng)險水平。

3.2基于Fisher 的事例聚類

Fisher最優(yōu)分割法為有序樣本分割聚類方法，它通過離差平方和(類直徑)表示樣本間的差異程度，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析和確定最優(yōu)分類數(shù)[16]。它具有客觀、最優(yōu)的特點(diǎn)，能使樣本段內(nèi)部的各樣本間的差異最小，而段與段之間的差異最大[17]。因案例具有明顯的時間序列性，且時間的遠(yuǎn)近與預(yù)測的精度有直接的關(guān)聯(lián)，因此本文選用Fisher做樣本聚類。以P(m,n)(m

(1)

(2)

(3)

3.3基于集對分析的聯(lián)系隸屬度計算

集對分析(Set Pair Analysis，SPA)是由我國學(xué)者趙克勤[18]提出的一種確定不確定系統(tǒng)分析方法，其核心思想是從“同一”、“對立”和“差異”三方面分析要素之間的聯(lián)系與轉(zhuǎn)化，通過引入聯(lián)系隸屬度及其數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述各種不確定性,實(shí)現(xiàn)了對不確定性問題的數(shù)學(xué)運(yùn)算。對于上節(jié)Fisher聚類獲得實(shí)數(shù)區(qū)間，由集對分析理論可知，待預(yù)測樣本與k類屬性值之間的同、異、反關(guān)系可以描述為：當(dāng)x∈[-∞,X-1]∪[X2,+∞]時聯(lián)系度μ=-1；當(dāng)x∈[X0,X1]時，聯(lián)系度μ∈[0,1]；當(dāng)X∈[X1,X2]∪[X-1,X0]時聯(lián)系度μ∈[-1,0]。為了計算樣本x與討論區(qū)間的聯(lián)系度，引入集對分析理論的聯(lián)系隸屬度表達(dá)式：

(4)

其中：μmn為聯(lián)系隸屬度；μmn∈[-1,1]；X-1、X0、X1和X2為聚類區(qū)間分界值。

3.4指標(biāo)模糊權(quán)重確定及風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測

表2　判斷矩陣標(biāo)度定義

然后，整理評價結(jié)果，將模糊互補(bǔ)矩陣調(diào)整為模糊一致矩陣。若模糊矩陣R=(rij)n×n滿足?i,j,k(i,j=1,…,n)有rij=rik-rjk+0.5，則矩陣通過一致性檢驗(yàn)。

最后采用最小二乘法求權(quán)重：

其中，α為度量決策者對指標(biāo)差異的感知度，與評價對象的個數(shù)和差異程度有關(guān)，實(shí)際中常取α=0.5(n-1)。

4案例研究

本文數(shù)據(jù)來源于國內(nèi)某大型國際承包商風(fēng)險案例數(shù)據(jù)庫，按照與待預(yù)測項(xiàng)目屬性特征的相似性進(jìn)行檢索，選取了其中相似度滿足要求的16個案例進(jìn)行研究。在案例選取的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合投標(biāo)計算書、結(jié)算資料等匯總整理項(xiàng)目運(yùn)作過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)風(fēng)險費(fèi)用，按照風(fēng)險的特征屬性進(jìn)行分類，并計算出各案例的風(fēng)險指數(shù)，詳見表3。采用原始數(shù)據(jù)計算風(fēng)險指數(shù)，可以用百分?jǐn)?shù)的形式消除風(fēng)險費(fèi)用絕對數(shù)值差異的影響指標(biāo)實(shí)現(xiàn)歸一化的目的。按照公式(1)～(3)計算求得不同k分類下的損失函數(shù)值，由圖2可見當(dāng)k=4時損失函數(shù)值出現(xiàn)拐點(diǎn)，因此最優(yōu)聚類劃分為4類，利用表中數(shù)據(jù)求得相應(yīng)特征屬性的動態(tài)范圍見表4。

表3　風(fēng)險案例的風(fēng)險特征屬性值　%

表4　風(fēng)險案例聚類結(jié)果及各特征屬性的范圍

圖2　各k分類下的損失函數(shù)值

由于國際工程項(xiàng)目風(fēng)險關(guān)聯(lián)因素多且具有模糊性的特征，直接提取數(shù)據(jù)較困難，借助調(diào)查問卷采用Delphi法采集專家意見是一種可行選擇。鑒于問題的復(fù)雜性與專業(yè)性，首先，本文篩選出工程造價、風(fēng)險管理、國際工程咨詢與國際貿(mào)易等四個專業(yè)的具有10年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)管理人員、高校研究人員，共計20人。在專家甄選完成的基礎(chǔ)上，我們設(shè)計了待預(yù)測項(xiàng)目風(fēng)險費(fèi)用調(diào)查問卷：問卷一為待預(yù)測項(xiàng)目風(fēng)險指數(shù)估計；問卷二為風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重確定。然后，發(fā)放調(diào)查問卷并附問題的相關(guān)材料，利用國際工程風(fēng)險費(fèi)用調(diào)查問卷向?qū)＜姨釂?，并回收問卷。其次，整理各位專家意見并返回給專家，請專家修正自身意見，如此反復(fù)。最后，求得趨于一致的專家意見，以此作為本次風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

現(xiàn)利用調(diào)查問卷的方式獲取各位專家對待預(yù)測項(xiàng)目的風(fēng)險估計，取估計值的平均數(shù)作為群體決策的結(jié)果。確定出相應(yīng)的風(fēng)險動態(tài)指標(biāo)Xi={9.44,22.37,12.63,7.58,7.21,7.29,20.37}，并以此作為待預(yù)測樣本的觀測值來預(yù)測該項(xiàng)目的風(fēng)險指數(shù)。將待預(yù)測項(xiàng)目的各項(xiàng)指標(biāo)值代入公式(4)，即可求得該項(xiàng)目各項(xiàng)特征屬性與歷史數(shù)據(jù)聚類區(qū)間的聯(lián)系隸屬度。國際工程市場中匯率、材料價格的變動極為頻繁，項(xiàng)目中各項(xiàng)風(fēng)險發(fā)生的概率也會隨時間不斷發(fā)生變化，為了體現(xiàn)風(fēng)險損失的動態(tài)特征，本文利用專家經(jīng)驗(yàn)確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)項(xiàng)目所處特定環(huán)境，本文通過咨詢專家利用模糊判斷矩陣確定了各風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重值，該方法應(yīng)用廣泛，具體計算過程不做詳述,W=(w1,w2,w3,w4,…,w7)=(0.118,0.145,0.245,0.087,0.212,0.105,0.088)，并利用各指標(biāo)權(quán)重計算不同分類下的集成聯(lián)系隸屬度(表5)。

表5　集成聯(lián)系隸屬度計算結(jié)果

對計算出的4個分類的集成聯(lián)系隸屬度進(jìn)行歸一化處理，求得各個分類與待預(yù)測項(xiàng)目的相似度。取各分類區(qū)間的中心值，以此與各分類的相似度做乘積運(yùn)算，求得待預(yù)測項(xiàng)目的風(fēng)險費(fèi)用為5.611%。通過與待預(yù)測項(xiàng)目的實(shí)際值7.747%進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)預(yù)測值與實(shí)際值的相對誤差為2.136%,滿足項(xiàng)目的實(shí)際需求。通過實(shí)例驗(yàn)證可以發(fā)現(xiàn)，本模型的預(yù)測誤差較小、預(yù)測精度相對較高，能夠滿足實(shí)際需要，具有實(shí)際應(yīng)用價值。同時基于CBR+RBR的模型具有隨案例數(shù)量增加其預(yù)測精度進(jìn)一步提高的特點(diǎn)，這也進(jìn)一步說明了基于CBR+RBR推理的風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型的可行性。

5結(jié)語

國際工程項(xiàng)目風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測可以提升承包商對風(fēng)險的量化認(rèn)識，幫助他們進(jìn)行投標(biāo)決策與風(fēng)險管理，對于增強(qiáng)我國承包商的競爭力具有重要意義。本文以CBR+RBR作為理論基礎(chǔ)，結(jié)合Fisher最優(yōu)聚類、集對分析和模糊矩陣的方法構(gòu)建了風(fēng)險費(fèi)用的預(yù)測模型。通過示例分析，模擬驗(yàn)證了風(fēng)險費(fèi)用預(yù)測模型是有效、可行的。本模型結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)確定指標(biāo)因素的權(quán)重體現(xiàn)出風(fēng)險的動態(tài)性特征，在大樣本數(shù)據(jù)中將會表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。但是，在小樣本數(shù)據(jù)中如何提高模型的預(yù)測精度有待進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1]向鵬成，牛曉曄. 國際工程總承包項(xiàng)目失敗成因及啟示——以波蘭A2高速公路項(xiàng)目為例[J]. 國際經(jīng)濟(jì)合作，2012，(5)：24-29.

[2]LI H. Neural network models for intelligent support of mark-up estimation[J]. Engineering，Construction and Architectural Management，1996，3(1/2)：69-81.

[3]王雪青，喻剛，孟海濤. 基于GA改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)工程投標(biāo)報價研究[J]. 土木工程學(xué)報，2007，40(7)：93-98.

[4]石林林. 基于PCA-ANN的水利工程標(biāo)高金預(yù)測模型[J]. 水利經(jīng)濟(jì)，2014，32(3)：52-55.

[5]蔣立，陶學(xué)明，陳鑫. 工程量清單計價模式下綜合單價風(fēng)險費(fèi)用量化研究[J]. 西華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2010，29(4)：99-101.

[6]顧祥柏，朱海興，蔣德軍，等. 國際煉化工程業(yè)務(wù)的量化管理與決策支持[J]. 工程管理學(xué)報，2011，25(s2)：1-12.

[7]王孟鈞. 建筑工程造價估測系統(tǒng)分析[J]. 系統(tǒng)工程，1994，12(3)：36-43.

[8]劉華，黃小龍. EPC合同爭端預(yù)警及案例分析[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報，2014，37(9)：144-150．

[9]孫晉永，古天龍，常亮，等．基于AL(QCD)的CBR事例表示及相似性度量[J]．計算機(jī)科學(xué)，2014，41(4)：223-229．

[10]劉爾烈．國際工程管理概論(第二版)[M]．天津：天津大學(xué)出版社，2008．

[11]朱毅，李小冬，潘詠春，等. 基于承包商視角的國際工程勞務(wù)組織風(fēng)險研究[J]．工程管理學(xué)報，2013，27(5)：6-11．

[12]熊竣熙，周冀安，陸紹凱. 國際土木工程貨幣貶值風(fēng)險分析與規(guī)避[J]．工程管理學(xué)報，2015，29(1)：18-22．

[13]肖利民. 國際工程承包風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)證研究[J]．管理科學(xué)，2006，19(5)：75-82．

[14]閆文周，杜俊杰，張建香. 工程項(xiàng)目索賠案例知識管理[J]. 工業(yè)工程，2013，16(5)：133-138．

[15]李從善，劉天琪，李興源. 停電應(yīng)急預(yù)案快速匹配與智能生成方法[J]. 電力自動化設(shè)備，2014，34(1)：32-36．

[16]劉克琳，王銀堂，胡四一，等. Fisher最優(yōu)分割法在汛期分期中的應(yīng)用[J]. 水利水電科技進(jìn)展，2007，27(3)：14-16.

[17]徐顯海. Fisher有序分類法及其在爐管溫度異常時段提取中的應(yīng)用[J]. 廣西電力，2005，(5)：12-14．

[18]趙克勤．集對分析及其初步應(yīng)用[M]．杭州：浙江科學(xué)技術(shù)出版社，2000．

(Email:xiaojuekongcheng@163.com)

Risk Cost Forecast Based on CBR and RBR

LUMei,ZHANGDai-ya

(School of Management，Xi’an University of Architecture and Technology， Xi’an 710055， China)

Abstract:The forecast on risk cost of international construction and engineering project is difficult because there are so many risk factors and the information sources are limited. Meanwhile, it is crucial for the international bidding and pricing competency, and the final profit capacity of international projects. In this article, forecast model of international construction and engineering project cost risk based on CBR and RBR was proposed. Firstly, a risk case representation method based on feature attributes is put forward on the basis of summarizing and inducing the related documents, which lays the foundation for the knowledge extraction and retrieval of risk cases. Then, the basic framework of international engineering risk cost forecast is constructed by selecting the appropriate case retrieval method, and analyzing the impact factors of the risk cost, and then using the theory of case reasoning and rule reasoning. Finally, the forecast model of international construction and engineering risk cost is established based on the Fisher clustering method, the set pair analysis theory and the fuzzy weight theory, and the validity and feasibility of the model is verified by examples.

Key words：international projects; forecast risk-cost; case-based reasoning; rule-based reasoning

中圖分類號：F407.9

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-0985(2016)01-0038-06

基金項(xiàng)目：陜西省教育廳哲學(xué)社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目(14JZ022)

作者簡介：盧梅(1971-)，女，新疆烏魯木齊人，副教授，博士，研究方向?yàn)閲H工程、建筑經(jīng)濟(jì)與項(xiàng)目管理

收稿日期：2015-08-26修回日期： 2015-10-17