長期以來,工程變更一直是導致公路建設工程項目“三超”現象出現的關鍵因素之一。目前,許多專家與學者對工程變更的管理方法與控制策略,工程變更對項目的影響這兩個方面進行了深入研究,并且取得了一定的研究成果。但在工程變更違規(guī)行為控制方面,缺乏一定的研究。因此,針對這一現象,本文立足于工程計量支付數據,對工程變更違規(guī)行為之一的肢解變更行為的判斷進行研究,設計了公路建設工程肢解變更行為判斷模型算法,主要內容包括:依據肢解變更的行為特點,將肢解變更行為分為樁號肢解行為和變更內容拆分行為;設計了樁號相關性判斷模型,用來在數以萬計的工程變更申請中篩選出變更樁號具有連續(xù)、交叉、包含、重合關系的工程變更申請;對變更樁號具有連續(xù)、交叉關系的樁號肢解行為,設計了基于Jaccard相似系數的變更清單相似度計算算法,基于TF-IDF和加權二部圖匹配結合的變更內容相似度計算算法,結合使用這兩個算法,設計了樁號肢解判斷模型算法;對變更樁號具有包含、重合關系的變更內容拆分行為,設計了基于主成分分析與修改后的K-Means聚類分析算法結合的變更內容拆分判斷模型算法;最后,使用實際工程數據對樁號肢解判斷模型算法和變更內容拆分... 

【文章來源】：長安大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

相似度閾值與區(qū)分度的關系

4 1.97 0 29 0 0 4.46 05 0.92 3.2 0 23 0 0 06 0.86 3.3 0 23.9 0 0 07 0.81 3 0 22.2 0 0 08 0.95 3.25 0 23.4 0 0 09 0.7 0 20.3 0 10.12 0 2910 0.66 0 20.7 0 10.2 0 28.11 0.62 0 19.9 0 10.3 0 29.12 0.73 0 20 0 10 0 28 2：為縮小數據差異，字段 203-1-a 與 204-1-a 的單位為百萬元，其它字段單位為萬元借助 SPSS 工具對表 5.11 中的數據進行主成分分析，可得數據標準化和主成分結果，結果分別如圖 5.1 和圖 5.2 所示。

圖 5.2 主成分分析結果圖由圖 5.2 可知，頭兩個主成分特征值累計占了總方差的 99.759%，后面的特征值的貢獻越來越少。因此，使用主成分 1，主成分 2 就能夠代表原有指標的絕大部分信息。主成分 1,2 的成分矩陣如圖 5.3 所示。圖 5.3 主成分成分矩陣若用 ， ， ， ， ， ， 分別表示原先的六個變量，用 ， 表示新的主


本文編號：3321172