【摘要】：建筑施工企業(yè)在建筑市場(chǎng)扮演著極其重要的角色,作為建筑工程項(xiàng)目的直接生產(chǎn)者,其誠(chéng)信水平直接影響著施工安全和工程質(zhì)量。本文基于工程項(xiàng)目的全生命周期對(duì)建筑施工企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)體系進(jìn)行研究,主要研究?jī)?nèi)容包含以下幾個(gè)方面。首先,以企業(yè)誠(chéng)信數(shù)據(jù)模型作為評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)支撐,從省級(jí)建筑市場(chǎng)誠(chéng)信一體化平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與建筑施工企業(yè)有關(guān)的誠(chéng)信數(shù)據(jù),并通過(guò)數(shù)據(jù)的篩選、分類、約束,得到企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)所需的靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部誠(chéng)信評(píng)價(jià)數(shù)據(jù);通過(guò)對(duì)各省采用的企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究分析,構(gòu)建分層次的指標(biāo)體系模型,并給出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系。其次,基于本文的研究根本點(diǎn)和側(cè)重點(diǎn),建立用于施工企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)的規(guī)則模型,結(jié)合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和指標(biāo)體系給出具體評(píng)價(jià)打分規(guī)則,用輸出結(jié)果定量描述企業(yè)的誠(chéng)信水平。并通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)流程的研究建立施工企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)的過(guò)程模型,通過(guò)工作流、數(shù)據(jù)流、Petri網(wǎng)等約束了評(píng)價(jià)流程和步驟,保證了評(píng)價(jià)過(guò)程的科學(xué)合理。接下來(lái)在已經(jīng)建立的評(píng)價(jià)模型基礎(chǔ)上,從主觀偏好與客觀綜合、具體分值與等級(jí)分類的角度考慮,分別引入兩種算法求解模型。采用層次分析法得到基于主觀賦權(quán)法的具體誠(chéng)信評(píng)價(jià)得分,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到基于客觀綜合評(píng)價(jià)的誠(chéng)信等級(jí)分類。分別提出兩種算法的應(yīng)用優(yōu)化方向,并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了兩種算法的科學(xué)性和輸出結(jié)果的一致性。最后,基于.NET Win Form窗體技術(shù),應(yīng)用Visual Studio軟件、MATLAB軟件和SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行施工企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、功能設(shè)計(jì)等,實(shí)現(xiàn)對(duì)施工企業(yè)的誠(chéng)信評(píng)價(jià)與監(jiān)管。本文對(duì)施工企業(yè)誠(chéng)信的評(píng)價(jià)模型、評(píng)價(jià)算法和系統(tǒng)進(jìn)行研究,并進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用與驗(yàn)證,建立了較為科學(xué)、合理、有效的、基于項(xiàng)目全生命周期的建筑施工企業(yè)誠(chéng)信評(píng)價(jià)體系。
【圖文】：

個(gè)數(shù)過(guò)少會(huì)導(dǎo)致各層信息傳輸不全面，個(gè)數(shù)過(guò)多則會(huì)增加運(yùn)算量，降低學(xué)習(xí)效率。通常在應(yīng)用過(guò)程中，給定允許誤差后，希望 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂較快，故本文依據(jù)幾個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的取值范圍，經(jīng)過(guò)測(cè)試取其中最優(yōu)解。本文所建立的基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型中，輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 45，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 5，由公式 4-10、4-11、4-12，分別計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為：15、[8,17]、6，故依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，j 的取值區(qū)間為[6,17]。設(shè)定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)由 6 至 17 遞增，選擇達(dá)到允許誤差范圍內(nèi)收斂速度最快的節(jié)點(diǎn)數(shù)為最優(yōu)。(2) 學(xué)習(xí)效率確定最后，學(xué)習(xí)效率的選擇影響著網(wǎng)絡(luò)收斂的速度。學(xué)習(xí)率設(shè)置偏小可以保證網(wǎng)絡(luò)收斂，但是收斂較慢。相反，學(xué)習(xí)率設(shè)置偏大則有可能使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不收斂，影響識(shí)別效果。下圖 4-4 顯示了將隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置由 6 至 17 循環(huán)遍歷 5 次求均值的收斂時(shí)間比較結(jié)果，，顯然，當(dāng)隱含層個(gè)數(shù)為 8 時(shí)收斂最快。圖 4-5 顯示了學(xué)習(xí)效率由 0.01 至 0.5 之間取 12 個(gè)等分值輸出的結(jié)果，由圖易知，當(dāng)學(xué)習(xí)效率取 0.23 時(shí)收斂最快。

個(gè)數(shù)過(guò)少會(huì)導(dǎo)致各層信息傳輸不全面，個(gè)數(shù)過(guò)多則會(huì)增加運(yùn)算量，降低學(xué)習(xí)效率。通常在應(yīng)用過(guò)程中，給定允許誤差后，希望 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂較快，故本文依據(jù)幾個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的取值范圍，經(jīng)過(guò)測(cè)試取其中最優(yōu)解。本文所建立的基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型中，輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 45，輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為 5，由公式 4-10、4-11、4-12，分別計(jì)算出隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為：15、[8,17]、6，故依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，j 的取值區(qū)間為[6,17]。設(shè)定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)由 6 至 17 遞增，選擇達(dá)到允許誤差范圍內(nèi)收斂速度最快的節(jié)點(diǎn)數(shù)為最優(yōu)。(2) 學(xué)習(xí)效率確定最后，學(xué)習(xí)效率的選擇影響著網(wǎng)絡(luò)收斂的速度。學(xué)習(xí)率設(shè)置偏小可以保證網(wǎng)絡(luò)收斂，但是收斂較慢。相反，學(xué)習(xí)率設(shè)置偏大則有可能使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不收斂，影響識(shí)別效果。下圖 4-4 顯示了將隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置由 6 至 17 循環(huán)遍歷 5 次求均值的收斂時(shí)間比較結(jié)果，顯然，當(dāng)隱含層個(gè)數(shù)為 8 時(shí)收斂最快。圖 4-5 顯示了學(xué)習(xí)效率由 0.01 至 0.5 之間取 12 個(gè)等分值輸出的結(jié)果，由圖易知，當(dāng)學(xué)習(xí)效率取 0.23 時(shí)收斂最快。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU71;TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2629091