建筑项目风险知识库的构建方法

建筑项目风险知识库的构建方法
【专利摘要】一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于，它包括以下步骤：首先根据收集的项目风险事件和事故案例，进行梳理、统计、分析，建立其环境因子及工程因子的知识表式，接着对风险知识进行分类，构建风险知识地图；然后设计并建立综合进度、投资、安全、质量、环境影响等方面因素的工程项目建设的风险知识库，包括环境因子、工程因子的属性建立；最后通过对在建项目的数据收集整理然后更新知识库的数据。本发明利用收集的在建或已建工程项目发生的灾害并对灾害进行知识挖掘，通过结合计算机辅助构建风险知识库分析即将建设项目的风险，从而对即将建设项目进行项目风险预测以及预警，避免将建项目重复发生安全事故，提高了建筑项目的安全性。
【专利说明】建筑项目风险知识库的构建方法
【技术领域】
[0001]本发明属于建筑工程【技术领域】，具体讲就是设计一种建筑项目风险知识库的构建方法，即对获取的工程风险知识进行分类及模式化处理，建立能够被计算机系统调用分析的数据结构，并根据项目中各项数据进行知识处理入库，为在建的项目提供综合的动态知识库数据支撑，满足在建项目对项目风险预测以及预警的需要。
【背景技术】
[0002]知识管理最早是九十年代初期由微软总裁比尔盖兹提出，他提出的知识管理是指:提升企业生产力、竞争力，必须要靠“知识管理”。知识经济的来临，使得知识成为企业生存和发展的关键因素，知识库系统也称为知识管理系统，是为企业实施知识管理战略提供信息技术支撑的平台，是提高企业在知识经济时代建立核心竞争力的必要系统。知识库的有效作用首先体现在使信息和知识有序化；其次，知识库加快知识和信息的流动，有利于知识共享与交流；第三，知识库还有利于实现组织的协作与沟通；第四，知识库可以帮助企业实现对客户知识的有效管理
[0003]具体到建筑领域来讲，建设项目在很大程度上依赖于参与项目团队的各个个体所提供的知识，从这个角度上说，建筑业是一个以知识为基础的行业。知识管理的概念已经在建筑业的组织中得到体现，不管是以操作规范的形式，还是经验教训的形式，或者是从信息技术在该行业的应用来看。自1999年以来，大量公开发表的研究报告涉及知识管理在工程管理领域的应用，其研究的焦点主要集中在以下几个方面:1、工程项目实施知识管理的动机；2、多项目环境下的知识管理框架结构；3、IT在知识管理中的作用；4、知识管理在工程管理中实施的障碍。现有的知识管理研究主要关注建筑质量安全事故的成因分析和预测，缺乏对建筑项目整体的风险知识库的构建，无法满足对建筑项目风险的预测以及预警的需要。

【发明内容】

[0004]本发明的目的是针对目前建筑行业中没有建立有效的风险知识库对在建项目潜在的灾害进行预测以及分析的技术缺陷，提供一种建筑项目风险知识库的构建方法，利用收集的在建或已建工程项目发生的灾害并对灾害进行知识挖掘，分析即将建设项目的风险，从而对即将建设项目进行项目风险预测以及预警。
[0005]技术方案
[0006]为了实现上述技术目的，本发明设计一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于，它包括以下步骤:首先根据收集的项目风险事件和事故案例，进行梳理、统计、分析，建立其环境因子及工程因子的知识表式，进行环境因子和工程因子的属性描述，并建立风险知识目录并对所获取的项目风险知识进行分类及模式化处理，建立能够被各种计算机所接受的数据结构；接着对风险知识进行分类，构建风险知识地图，包括知识地图概念、风险知识地图的构建和实例分析；然后设计并建立综合进度、投资、安全、质量、环境影响等方面因素的工程项目建设的风险知识库，包括环境因子、工程因子的属性建立；最后通过对在建项目的数据收集整理然后更新知识库的数据。
[0007] 所述第一步中建立能够被各种计算机所接受的数据结构过程中需对项目风险事件以及事件案例进行基于在建项目建筑结构的数据清洗，发现并纠正数据文件中可识别的错误包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值。
[0008]所述第二步中对风险知识进行分类识别过程中采取的方法分为宏观领域中的决策分析和微观领域的具体分析，具体包括建筑流程分析法、风险专家调查列举法和分解分析法。
[0009]有益效果
[0010]本发明将利用收集的在建或已建工程项目发生的灾害并对灾害进行知识挖掘，通过结合计算机辅助构建风险知识库分析即将建设项目的风险，从而对即将建设项目进行项目风险预测以及预警，避免将建项目重复发生安全事故，提高了建筑项目的安全性。
【专利附图】

【附图说明】
[0011]附图1是本发明的流程图。
[0012]附图2是本发明实施例中单个事故-事故因素贝叶斯网络图。
[0013]附图3是知识库整体构造的贝叶斯算法结构图。
【具体实施方式】
[0014]下面结合附图和实施例，对本发明做进一步说明。
[0015]如附图1所示，一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于，它包括以下步骤:首先根据收集的项目风险事件和事故案例，进行梳理、统计、分析，建立其环境因子及工程因子的知识表式，进行环境因子和工程因子的属性描述，并建立风险知识目录并对所获取的项目风险知识进行分类及模式化处理，建立能够被各种计算机所接受的数据结构；
[0016]具体过程是如附图2所示，在计算机数据库上对上面细分的结果进行数据库建表操作，构建灾害原因表。数据库建立其环境因子及工程因子的知识表示，这种知识表示主要由一个线性方程组成，例如导致火灾这个灾害的一个原因是电线短路，那么电线短路这个数据表项则成为灾害发生原因因子表的外键，并且这个外键作为灾害发生原因因子表的主键存储在具体的一个数据表项。每个表项除主键外都是环境因子和工程因子的原因，这个因子保存的是其因子对于这个灾害原因发生的引发生的名字，如:电线短路I电线老化I存在幕布I幕布易燃……。然后分别建立环境因子表以及工程因子表对进行环境因子和工程因子的属性描述，如:电线老化是由于电线使用期超过其使用年限导致的。最后建立风险知识目录并对所获取的项目风险知识通过录入数据库表，
[0017]建立能够被各种计算机所接受的数据结构:首先对项目风险事件以及事件案例进行基于在建项目建筑结构的数据清洗，以求去除重复以及错误的数据。数据清洗过程由计算机进行，发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。并在数据清洗的过程中进行以下两道操作:
[0018]a) 一致性检查
[0019]一致性检查，是根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据。例如，用项目的日期、项目编号以及项目名作为在建项目风险管理的主要依据。具有逻辑上不一致性的答案可能以多种形式出现:例如，有相同的项目名，相同的项目日期但是具有不一样的项目编号，这应该作为两个项目看待，因为在一个项目中，可能有不同的项目编号这是相对于不同的建筑任务而划分的。发现不一致时，要列出项目的日期、项目编号以及项目名称等，便于进一步核对和纠正。
[0020]b)无效值和缺失值的处理
[0021]由于项目编写人员的差异、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。对本发明的处理方法有:估算，整例删除，变量删除和成对删除。
[0022]最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。
[0023]例删除是剔除含有缺失值的样本。由于很多问卷都可能存在缺失值，这种做法的结果可能导致有效样本量大大减少，无法充分利用已经收集到的数据。因此，只适合关键变量缺失，或者含有无效值或缺失值的样本比重很小的情况。
[0024]如果某一变量的无效值和缺失值很多，而且该变量对于所研究的问题不是特别重要，则可以考虑将该变量删除。这种做法减少了供分析用的变量数目，但没有改变样本量。成对删除(pairwise deletion)是用一个特殊码(通常是9、99、999等)代表无效值和缺失值，同时保留数据集中的全部变量和样本。但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。
[0025]采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。因此，在调查中应当尽量避免出现无效值和缺失值，保证数据的完整性。
[0026]接着对风险知识进行分类，构建风险知识地图，包括知识地图概念、风险知识地图的构建和实例分析；然后设计并建立综合进度、投资、安全、质量、环境影响等方面因素的工程项目建设的风险知识库，包括环境因子、工程因子的属性建首先对项目风险知识进行模式化处理与识别主要以下几种方法的混合。本发明的风险识别方法，可以分为宏观领域中的决策分析和微观领域的具体分析。通过对这几种方法混合使用达到最大地分析利用数据的可能。
[0027]I)建筑流程分析法:又称流程图法。建筑流程又叫建造流程，是指在建造建筑物过程中，从建筑原材料投入到建筑的落成，通过一定的设备按顺序连续地使用的过程。该种方法强调根据不同的流程，对每一阶段和环节，逐个进行调查分析，找出风险存在的原因。
[0028]2)风险专家调查列举法:由风险管理人员对该建筑、或者在建工地可能面临的风险逐一列出，并根据不同的标准进行分类。专家所涉及的面应尽可能广泛些，有一定的代表性。一般的分类标准为:直接或间接，自然或人为，经济因素或非经济因素等。
[0029]3)分解分析法:指将一复杂的事物分解为多个比较简单的事物，将大建筑过程分解为具体的组成要素，从中分析可能存在的风险及潜在损失的威胁。故障树分析方法是以图解表示的方法来调查项目损失发生前种种失误事件的情况，或对各种引起事故的原因进行分解分析，具体判断哪些失误最可能导致损失风险发生。
[0030]风险的识别还有其他方法，诸如环境分析、保险调查、事故分析等。在本专利识别风险时交互使用各种方法。
[0031]在具体识别风险时，需要综合利用一些专门技术和工具，以保证高效率地识别风险并不发生遗漏，这些方法包括德尔菲法、头脑风暴法、检查表法、SWOT技术、检查表和图解技术等。
[0032]4)提出基于贝叶斯网络技术的动态风险评估方法。
[0033]1.首先根据朴素贝叶斯方法统计原始数据库中事件的种类:
[0034]通过统计手段获得灾害事故因素集合以及灾害事故集合
[0035]2.通过下面算法获得某类灾害事故映射规则:
[0036]其中初始时，表示在i类事故原因中具体的第j个样本的第t个事故原因，表示灾害i的事故发生原因的全集。通过对本式子的计算获得全部事故的事故因素极大集。并在构建知识表的时候根据事故 因素极大集构建知识表，并以该集合内容作为表项。
[0037]3.对每个事故的事故因素集进行划分，划分为自然因素和人为因素。
[0038]4.通过下面式子构造每个事故因素发生的概率，并认定每个事故因素的发生都是相对独立的:
[0039]，，…，……，，…，，，…，
[0040]5.计算在某一事故发生的情况下，该事故由某一特定事故因素产生的概率:
[0041]，，…，，，，…，，...，，，…，，其中表示事故η第t个事故因素。
[0042]6.对于每个事故i够造其相应的贝叶斯网络，如图2所示。
[0043]7.根据图3合并事故因素并构建全部事故的贝叶斯网络图。
[0044]8.根据下面公式计算某一事故发生概率:
[0045]其中Parents表示事故的直接前驱节点的联合，概率值可以从知识库中相应的表项条件概率中查到。
[0046]9.不断通过获取实际建筑项目在建过程中发生的事故及其因素，不断更新事故因素概率，调整贝叶斯网络，从而使得知识库对某一事故的估算更加准确。
[0047]最后通过对在建项目的数据收集整理然后更新知识库的数据。
[0048]本发明将利用收集的在建或已建工程项目发生的灾害并对灾害进行知识挖掘，通过结合计算机辅助构建风险知识库分析即将建设项目的风险，从而对即将建设项目进行项目风险预测以及预警，避免将建项目重复发生安全事故，提高了建筑项目的安全性。
【权利要求】
1.一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于，它包括以下步骤: (1)根据收集的项目风险事件和事故案例，进行梳理、统计、分析，建立其环境因子及工程因子的知识表式，进行环境因子和工程因子的属性描述，并建立风险知识目录并对所获取的项目风险知识进行分类及模式化处理，建立能够被各种计算机所接受的数据结构； (2)对风险知识进行分类，构建风险知识地图，包括知识地图概念、风险知识地图的构建和实例分析； (3)设计并建立综合进度、投资、安全、质量、环境影响等方面因素的工程项目建设的风险知识库，包括环境因子、工程因子的属性建立； (4)通过对在建项目的数据收集整理然后更新知识库的数据。
2.如权利要求1所述的一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于:所述步骤(1)中建立能够被各种计算机所接受的数据结构过程中需对项目风险事件以及事件案例进行基于在建项目建筑结构的数据清洗，发现并纠正数据文件中可识别的错误包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值。
3.如权利要求1所述的一种建筑项目风险知识库的构建方法，其特征在于:所述步骤(2)中对风险知识进行分类识别过程中采取的方法分为宏观领域中的决策分析和微观领域的具体分析，具体包括建筑流程分析法、风险专家调查列举法和分解分析法。
【文档编号】G06Q50/08GK103942739SQ201410186535
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年5月5日 优先权日:2014年5月5日
【发明者】项兴彬, 周红波, 张辉, 徐荣梅, 朱雅菊 申请人:上海建科工程咨询有限公司