试谈工程建设基于贝叶斯故障树模型港口工程建设风险分析学士
最后更新时间：2024-04-08
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论文导读：传统的故障树定量分析中采用的是风险因素本身的先验概率进行重要度分析，对风险因素本身不够准确和合理，故本文引入贝叶斯算法，通过相关专家及施工技术人员提供的现场经验，得出风险因素的重要度权重概率和相关概率，计算出风险因素的后验概率。并在传统的故障树重要度分析中，将贝叶斯概率引入，推导出贝叶斯关键重要度，进而识别
摘要： 本文的目的在于对港口工程建设风险进行风险识别。由于港口工程涉及风险因素面较广，故在施工过程中进行风险管理有着十分重要的意义，因此本文利用港口工程风险评价指标体系，建立了故障树树模型。由于传统的故障树定量分析中采用的是风险因素本身的先验概率进行重要度分析，对风险因素本身不够准确和合理，故本文引入贝叶斯算法，通过相关专家及施工技术人员提供的现场经验，得出风险因素的重要度权重概率和相关概率，计算出风险因素的后验概率。并在传统的故障树重要度分析中，将贝叶斯概率引入，推导出贝叶斯关键重要度，进而识别出港口工程建设风险中的重要风险因素。
Abstract： The purpose of this paper is to identify risks of port engineering construction. Because the port project involv摘自：硕士论文答辩技巧www.7ctime.com
es the risk factors of a broader， the risk management in the construction process has important significance. Therefore， the fault tree model is set up by the project risk evaluation index system of port. Due to the adoption of traditional fault tree quantitative analysis to analyze the important degree of prior probability of risk factors by itself， risk factors for itself is not accurate and reasonable. This paper uses the Bayesian algorithm. Through experience provided by the relevant experts and technicians， weights of probability and the relevant probability of the importance risk factors has been obtain to calculate the posterior probability of risk factors. And in the importance of the traditional fault tree analysis， by the Bayesian probability being introduced， the key derived Bayesian probability importance degree and important degree of Bayes， and then to identify the important risk factors in the construction of port engineering.
关键词： 港口工程；概率树；贝叶斯算法；风险识别
Key words： port engineering；probability tree；Bayesian algorithm；risk identification
1006-4311（2013）30-0080-02
0 引言
港口工程有投资大、工期长、受自然条件影响大、涉及专业面广等特点，存在着大量的不确定风险因素，是一项高风险建设工程。近年来，随着国民经济和现代化建设的快速发展，港口工程中大型码头、改扩建码头和危险品码头越来越多，对港口工程技术提出了更高的要求，由此发生工程事故的概率也不断上升，造成巨大的人员和财产损失。因而风险管理已是港口工程中不可分割的部分，而量化风险事故的发生概率是风险管理中的一个重要环节。
由于港口工程中涉及的问题具有复杂性和不确定性等特点，如何进行有效的风险管理与控制，是港口工程建设研论文导读：
究的难点。本文采用故障树分析法，从导致工程失败的多方面原因出发，首先找出深基坑工程中可能导致事故的各种事件组合，由此确定各种可能组合方式和其发生概率，利用FTA分析方法首先应分别确定初因事件或基本事件的发生概率，这种确定性概率往往由专家经验和决策者的意向得到，但由于统计过程中各种因素的影响和专家经验的局限性，所得到的数据本身存在着不确定性，为了去除这种主观因素不确定性带来的数据不合理，引入了贝叶斯概率算法进行概率修正。
1 故障树的建立
1.1 港口工程的风险故障树建立 遵循FTA编制的有关原则，在研究港口工程事故原因基础上，建立了故障树模型，如图1，对图1进行说明如下：
①各层事件均以相同首字母编号，顶事件编号为T，基本事件Xi开头按序编号，其它中间事件按由上至下以Bi、Ci、Di为开头分别编号。
②图1中，在风险类别层级中，B1为外部环境，B2为项目内部风险；在风险事故域1层级中，C1为宏观经济，C2为市场环境，C3为社会环境，为政策环境，C5为地域环境，C6为施工环境，C7为技术环境，C8为管理水平；在风险事故域2层级中，D1为集输运条件，D2为自然环境，D3为时间，D4为主体，D5为原料及产出品，D6为文案，D7为技术基础，D8为技术过失，D9为信息。
③在风险因素基本事件集中，X1为利率变动，X2为通货膨胀率，X3为投资，X4为GDP增长率，X5为货源，X6为社会投资规模，X7为腹地经济发展，X8为船舶吨位，X9为用地投资方式，X10为，X11为审批手续，X12为水运建设市场管理，X13为产业政策，X14为产业要素的投入与产出，X15为铁路，X16为公路，X17为水路，X18为管道，X19为机场，X20为水文，X21为气象，X22为工程地质，X23为泥沙，X24为工艺延误，X25为工程延误，X26为分包商，X27为操作者资质，X28为原材料，X29为半成品，X30为构配件质量，X31为施工组织设计，X32为施工方案，X33为工艺技术，X34为施工技术，X35为施工工艺，X36为设计变动，X37为计算失误，X38为设备故障及损坏，X39为信息不准确或错误，X40为信息短缺，X41为信息处理缓慢，X42为信息传递错误，X43为项目管理者素质、能力，X44为项目组织结构。 源于：毕业论文致谢www.7ctime.com
摘要： 本文的目的在于对港口工程建设风险进行风险识别。由于港口工程涉及风险因素面较广，故在施工过程中进行风险管理有着十分重要的意义，因此本文利用港口工程风险评价指标体系，建立了故障树树模型。由于传统的故障树定量分析中采用的是风险因素本身的先验概率进行重要度分析，对风险因素本身不够准确和合理，故本文引入贝叶斯算法，通过相关专家及施工技术人员提供的现场经验，得出风险因素的重要度权重概率和相关概率，计算出风险因素的后验概率。并在传统的故障树重要度分析中，将贝叶斯概率引入，推导出贝叶斯关键重要度，进而识别出港口工程建设风险中的重要风险因素。
Abstract： The purpose of this paper is to identify risks of port engineering construction. Because the port project involv摘自：硕士论文答辩技巧www.7ctime.com
es the risk factors of a broader， the risk management in the construction process has important significance. Therefore， the fault tree model is set up by the project risk evaluation index system of port. Due to the adoption of traditional fault tree quantitative analysis to analyze the important degree of prior probability of risk factors by itself， risk factors for itself is not accurate and reasonable. This paper uses the Bayesian algorithm. Through experience provided by the relevant experts and technicians， weights of probability and the relevant probability of the importance risk factors has been obtain to calculate the posterior probability of risk factors. And in the importance of the traditional fault tree analysis， by the Bayesian probability being introduced， the key derived Bayesian probability importance degree and important degree of Bayes， and then to identify the important risk factors in the construction of port engineering.
关键词： 港口工程；概率树；贝叶斯算法；风险识别
Key words： port engineering；probability tree；Bayesian algorithm；risk identification
1006-4311（2013）30-0080-02
0 引言
港口工程有投资大、工期长、受自然条件影响大、涉及专业面广等特点，存在着大量的不确定风险因素，是一项高风险建设工程。近年来，随着国民经济和现代化建设的快速发展，港口工程中大型码头、改扩建码头和危险品码头越来越多，对港口工程技术提出了更高的要求，由此发生工程事故的概率也不断上升，造成巨大的人员和财产损失。因而风险管理已是港口工程中不可分割的部分，而量化风险事故的发生概率是风险管理中的一个重要环节。
由于港口工程中涉及的问题具有复杂性和不确定性等特点，如何进行有效的风险管理与控制，是港口工程建设研论文导读：
究的难点。本文采用故障树分析法，从导致工程失败的多方面原因出发，首先找出深基坑工程中可能导致事故的各种事件组合，由此确定各种可能组合方式和其发生概率，利用FTA分析方法首先应分别确定初因事件或基本事件的发生概率，这种确定性概率往往由专家经验和决策者的意向得到，但由于统计过程中各种因素的影响和专家经验的局限性，所得到的数据本身存在着不确定性，为了去除这种主观因素不确定性带来的数据不合理，引入了贝叶斯概率算法进行概率修正。
1 故障树的建立
1.1 港口工程的风险故障树建立 遵循FTA编制的有关原则，在研究港口工程事故原因基础上，建立了故障树模型，如图1，对图1进行说明如下：
①各层事件均以相同首字母编号，顶事件编号为T，基本事件Xi开头按序编号，其它中间事件按由上至下以Bi、Ci、Di为开头分别编号。
②图1中，在风险类别层级中，B1为外部环境，B2为项目内部风险；在风险事故域1层级中，C1为宏观经济，C2为市场环境，C3为社会环境，为政策环境，C5为地域环境，C6为施工环境，C7为技术环境，C8为管理水平；在风险事故域2层级中，D1为集输运条件，D2为自然环境，D3为时间，D4为主体，D5为原料及产出品，D6为文案，D7为技术基础，D8为技术过失，D9为信息。
③在风险因素基本事件集中，X1为利率变动，X2为通货膨胀率，X3为投资，X4为GDP增长率，X5为货源，X6为社会投资规模，X7为腹地经济发展，X8为船舶吨位，X9为用地投资方式，X10为，X11为审批手续，X12为水运建设市场管理，X13为产业政策，X14为产业要素的投入与产出，X15为铁路，X16为公路，X17为水路，X18为管道，X19为机场，X20为水文，X21为气象，X22为工程地质，X23为泥沙，X24为工艺延误，X25为工程延误，X26为分包商，X27为操作者资质，X28为原材料，X29为半成品，X30为构配件质量，X31为施工组织设计，X32为施工方案，X33为工艺技术，X34为施工技术，X35为施工工艺，X36为设计变动，X37为计算失误，X38为设备故障及损坏，X39为信息不准确或错误，X40为信息短缺，X41为信息处理缓慢，X42为信息传递错误，X43为项目管理者素质、能力，X44为项目组织结构。 源于：毕业论文致谢www.7ctime.com