一种评估建筑施工安全管理绩效的方法及其系统与流程

本申请涉及建筑施工安全领域，并且更具体地，涉及一种评估建筑施工安全管理绩效的方法及其系统。

背景技术

随着我国建筑行业的快速发展，各大城市的建筑施工规模逐年扩大，同时施工安全事故也随之频繁出现，给社会经济和建筑行业的健康发展造成了诸多不良影响以及严重损失。施工过程中，人的不安全行为、物的不安全状态以及环境的不安全因素相互影响，共同作用构成伤亡事故的产生，但其直接原因是施工参与方在安全管理方面的疏忽和错误规范，因此，亟需构建针对建筑施工项目安全的管理绩效评价体系，准确合理地评价施工过程的各个安全管理环节，通过绩效评价的管理制度，规范建筑施工安全行为，提高建筑行业安全施工管理水平。

当前对建筑施工安全管理绩效评价的研究主要侧重在管理因素的权重分析上，缺乏对安全成本投入和安全管控力度相结合的过程监控。然而，建筑施工的安全管理工作包含了前期的安全投入以及管理实施后期的效益反馈工作。采用安全挣值法(earnedvaluemethod)的管理绩效评价，是基于监测数据和成本核算，对施工安全管理系统进行动态模糊识别和评估的方法，从安全管控和成本投入两个方面保障工程项目的安全管理工作。

综上，虽然传统挣值法已经在施工管理中得到广泛运用，但主要是在施工成本管理和进度管理中，在施工管理中安全性的定量性评价研究尚未展开。

技术实现要素：

本申请提供一种评估建筑施工安全管理绩效的方法种，能够对施工安全管理绩效进行评估。

第一方面，提供一种评估建筑施工安全管理绩效的方法，包括：确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本；根据所述目标施工项目的安全影响因素，构建所述目标施工项目的安全管理绩效评价指标体系；通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值；根据所述安全管理绩效评价体系和所述安全管理绩效评价体系中的施工安全影响因素，用因素集模糊综合评价法确定所述目标施工项目的实际安全管控水平sb；构建非线性灰色伯努利模型，采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa；根据所述安全管理绩效评价指标体系和预设的绩效评判准则，使用安全挣值法对所述目标施工项目的计划安全成本、所述目标施工项目的实际安全成本、所述目标施工项目的实际安全管理水平sb和所述目标施工项目的计划安全管控水平sa进行施工安全管理绩效评估。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，在所述确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本之前，所述方法还包括：确定所述安全挣值参数，所述安全挣值参数包括：计划安全成本值bscv、实际安全成本值ascv和安全成本挣值escv；确定所述安全管理绩效评价体系；确定所述绩效评判准则。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述安全绩效指标评价体系包括安全成本值偏差指标scv、安全管控水平偏差指标ssv、安全管控水平绩效指标spi、安全成本绩效指标cpi，它们之间有如下关系：scv＝escv-ascv；ssv＝escv-bscv；

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值，包括：构建所述目标施工项目的施工安全管理水平评价指标体系，所述施工安全管理水平评价指标体系包括多个施工安全影响因素；基于miv-bp模型构建，使用主观分析法确定每个施工安全影响因素的权重值并对所述多个施工安全影响因素进行排序。

结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa，包括：

使用下列目标函数，确定所述计划安全管控水平sa：

其中，fmape为预测与真实的平均相对误差绝对值，为预测值，即计划安全管控水平的量化值sa；x⁽⁰⁾(k)为实际值，即实际安全管控水平的量化值sb。

第二方面，提供一种评估建筑施工安全管理绩效的系统，包括：确定单元，所示确定单元用于确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本；所述确定单元还用于根据所述目标施工项目的安全影响因素，构建所述目标施工项目的安全管理绩效评价指标体系；通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值；根据所述安全管理绩效评价体系和所述安全管理绩效评价体系中的施工安全影响因素，用因素集模糊综合评价法确定所述目标施工项目的实际安全管控水平sb；所述确定单元还用于构建非线性灰色伯努利模型，采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa；处理单元，所述处理单元用于根据所述安全管理绩效评价指标体系和预设的绩效评判准则，使用安全挣值法对所述目标施工项目的计划安全成本、所述目标施工项目的实际安全成本、所述目标施工项目的实际安全管理水平sb和所述目标施工项目的计划安全管控水平sa进行施工安全管理绩效评估。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述处理单元还用于：确定所述安全挣值参数，所述安全挣值参数包括：计划安全成本值bscv、实际安全成本值ascv和安全成本挣值escv；确定所述安全管理绩效评价体系；确定所述绩效评判准则。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述安全绩效指标评价体系包括安全成本值偏差指标scv、安全管控水平偏差指标ssv、安全管控水平绩效指标spi、安全成本绩效指标cpi，它们之间有如下关系：scv＝escv-ascv；ssv＝escv-bscv；

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述确定单元用于：构建所述目标施工项目的施工安全管理水平评价指标体系，所述施工安全管理水平评价指标体系包括多个施工安全影响因素；基于miv-bp模型构建，使用主观分析法确定每个施工安全影响因素的权重值并对所述多个施工安全影响因素进行排序。

结合第二方面及其上述实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述处理单元用于：使用下列目标函数，确定所述计划安全管控水平sa：

其中，fmape为预测与真实的平均相对误差绝对值，为预测值，即计划安全管控水平的量化值sa；x⁽⁰⁾(k)为实际值，即实际安全管控水平的量化值sb。

本发明采用上述技术方案，与现有技术相比具有如下优点：

1.施工安全挣值法是通过科学的数学方法对模糊的施工安全管理水平量化比较的过程，能够同时从安全成本投入和效益方面考虑安全管理经济性。

2.应用平均影响值-神经网络(meanimpactvalue，miv；backpropagation，bp)miv-bp模型是根据施工安全情况的miv绝对值大小得出各因素对施工安全管理水平的影响作用程度，在层次分析法或相对权重法得到的权重值基础上，重新调整数值和排序，避免主观分析法赋权的主观随意性。

附图说明

图1示出了本申请一个实施例的评估建筑施工安全管理绩效方法的示意性流程图。

图2示出了本申请另一实施例的的评估建筑施工安全管理绩效方法的示意性流程图。

图3示出了本申请一个bp和miv组合赋权算法的示意性流程框图。

图4示出了本申请一个实施例的评估建筑施工安全管理绩效的系统的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

图1示出了本申请一个实施例的评估建筑施工安全管理绩效方法的示意性流程图。

如图1所示，该评估建筑施工安全管理绩效的方法100包括：

步骤110，确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本。

步骤120，根据所述目标施工项目的安全影响因素，构建所述目标施工项目的安全管理绩效评价指标体系；通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值；根据所述安全管理绩效评价体系和所述安全管理绩效评价体系中的施工安全影响因素，用因素集模糊综合评价法确定所述目标施工项目的实际安全管控水平sb。

步骤130，构建非线性灰色伯努利模型，采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa。

步骤140，根据所述安全管理绩效评价指标体系和预设的绩效评判准则，使用安全挣值法对所述目标施工项目的计划安全成本、所述目标施工项目的实际安全成本、所述目标施工项目的实际安全管理水平sb和所述目标施工项目的计划安全管控水平sa进行施工安全管理绩效评估。

具体地，在步骤110中，根据国家相关法律法规和部门管理经验编制安全投入计划，依据安全成本核算编制实际安全成本；在步骤120中，量化实际安全管控水平：以住建部颁布的《建筑施工安全生产大检查方案》中关于施工企业和项目检查内容为基准，构建管理因素评价指标体系；以建筑施工安全为研究对象，筛选施工安全影响因素指标，通过miv-bp模型确定权重值；运用因素集模糊综合评价法确定实际安全管控水平；在步骤130中，预测计划安全管控水平：构建非线性灰色伯努利模型，采用粒子群优化(pso)算法对参数进行优选，在实际安全管控水平的数据基础上对后期的计划安全管控水平进行预测；在步骤140中，参照初期建立的绩效评价体系和绩效评判准则，进行项目施工实际与计划安全管控水平、实际与计划安全成本的对比分析，展开基于安全挣值法的管理绩效评价；对施工安全管理系统进行动态模糊识别和评估后，基于miv-bp神经网络分析得到的施工安全影响因素权重，针对性改善施工安全投入结构以及安全管控力度。

可选地，作为本申请一个实施例，在所述确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本之前，所述方法还包括：确定所述安全挣值参数，所述安全挣值参数包括：计划安全成本值bscv、实际安全成本值ascv和安全成本挣值escv；确定所述安全管理绩效评价体系；确定所述绩效评判准则。

其中，所述安全挣值参数包括：计划安全成本值bscv、项目实际安全成本值ascv和项目安全成本挣值escv，该三要素的计算公式如下：

其中，sa、sb分别表示计划安全管控水平和实际安全管控水平，即评价阶段项目计划和实际的整体安全状况；bsc和asc分别为项目计划和实际的安全成本；

其中，所述安全管理绩效评判准则设置如下：

表格1管理绩效指标的评判准则

可选地，作为本申请一个实施例，所述安全绩效指标评价体系包括安全成本值偏差指标scv、安全管控水平偏差指标ssv、安全管控水平绩效指标spi、安全成本绩效指标cpi，它们之间有如下关系：

scv＝escv-ascv；ssv＝escv-bscv；

可选地，作为申请一个实施例，所述通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值，包括：构建所述目标施工项目的施工安全管理水平评价指标体系，所述施工安全管理水平评价指标体系包括多个施工安全影响因素；基于miv-bp模型构建，使用主观分析法确定每个施工安全影响因素的权重值并对所述多个施工安全影响因素进行排序。

其中，建立建筑施工安全管理水平评价指标体系，如下表2所示：

表格2建筑施工实际安全情况评价指标体系

如图2所示，采用层次分析法软件，依据上述指标体系构造层次模型，输入判断矩阵数据，通过生成调查问卷收集专家判断数据并导入，计算得到管理因素的权重值及其排序，如下表3所示：

表3层次分析法得到影响因素的序

进一步的，使用matlab编写程序，利用主观分析法得到的基础数据训练miv-bp网络,重新计算影响因素的排序；

进一步的，比较上述两个步骤所得的权重值排序；若层次分析法和miv-bp模型得到的权重值排序一致，则导出所得权重值；若两种方法得到的排序不一致，则重新分析层次分析法所得权重值大小，或者重新训练miv-bp模型，直至两种分析方法的权重值排序一致，并得到最终管理因素的权重值；具体分析过程如图3所示。

进一步的，运用模糊综合评价模型量化施工项目实际安全管控水平，具体步骤如下：

根据建筑工程项目施工安全状况，将安全管控状态分为w1(非常安全)、w2(比较安全)、w3(一般安全)、w4(比较危险)和w5(很危险)五种安全状态，并分别赋值相应的给出相应的分值，设置如下：

w＝w1,w2,w3,w4,w5)＝(0.9,0.7,0.5,0.3,0.1；

根据项目实际情况，通过德尔菲法，对项目安全管控评价体系的第二层指标实际安全状况进行评定，得出安全水平评价矩阵rk：

其中rij(i＝1,2,…s；j＝1,2,3,4,5表示各评价指标uij对于第j级评语wj的隶属度,a表示评价指标的个数；rii的计算公式为：

对各子因素层指标uij的评价矩阵rij作模糊运算，合成关系，得到主因素层指标ui对于评语集w的隶属向量bk：

bk＝ak×rk＝bk1,bk2,…bk5

其中ak表示为上述miv-bp网络求得的各二级指标的权重值。进一步的，综合得到一级指标的安全水平评价矩阵r：

再对r进行模糊变换，即得到一级指标ui对于评语集w的隶属向量b：

b＝a×r＝[b1,b2,b3,b4,b5]

其中a＝[w1,w2,w3,w4,w5]a为上述miv-bp网络求得的各一级指标的权重值；

进一步的，绩效评价阶段该项目的实际安全管控水平按如下公式得到：

sb＝w×b

步骤s3，预测计划安全管控水平，具体实施方式如下：

本发明的建筑施工安全管理绩效评价实施例中，通过构建非线性灰色伯努利模型(ngbm)，对计划安全管控水平进行量化预测，具体的灰色伯努利模型推导过程下所示：

(1)设原始序列为:

sb⁽⁰⁾＝{sb⁽⁰⁾(1),sb⁽⁰⁾(2),…sb⁽⁰⁾(n)}

(2)对其进行一次累加生成得：

sb⁽¹⁾＝{sb⁽¹⁾(1)，sb⁽¹⁾(2),…sb⁽¹⁾(n)}

式中：

(3)sb⁽¹⁾为单调递增序列，利用伯努利模型微分方程建立模型：

利用分差取δt＝1,则有：

取背景值：sb⁽¹⁾(k)asb⁽¹⁾(k)+(1-a)sb⁽¹⁾(k-1)＝z⁽¹⁾(k)，(k＝2,3,…n),式中a为背景值生成系数，一般取0.5。代入伯努利微分方程得：

sb⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b[z⁽¹⁾(k)]^r,(k＝2,3,…n)

(4)运用最小二乘法可求得微分方程的系数向量：

式中yn＝{sb⁽⁰⁾(2),sb⁽⁰⁾(3),…sb⁽⁰⁾(n)}^t

(5)通过bernoulli灰微分方程求累加序列的预测方程为：

(6)将上述预测值进行累减还原，即可得到所求预测值：

sa⁽⁰⁾(k)＝sa⁽¹⁾(k)-sa⁽¹⁾(k-1)

可选地，作为本申请一个实施例，所述采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa，包括：

使用下列目标函数，确定所述计划安全管控水平sa：

其中，fmape为预测与真实的平均相对误差绝对值，为预测值，即计划安全管控水平的量化值sa；x⁽⁰⁾(k)为实际值，即实际安全管控水平的量化值sb。

图4示出了本申请一个实施例的评估建筑施工安全管理绩效的系统的示意性框图。如图4所示，该系统400包括：确定单元410，所示确定单元410用于确定目标施工项目的计划安全成本和实际安全成本；所述确定单元410还用于根据所述目标施工项目的安全影响因素，构建所述目标施工项目的安全管理绩效评价指标体系；通过miv-bp神经网络训练确定所述目标施工项目中每个施工安全影响因素的权重值；根据所述安全管理绩效评价体系和所述安全管理绩效评价体系中的施工安全影响因素，用因素集模糊综合评价法确定所述目标施工项目的实际安全管控水平sb；所述确定单元410还用于构建非线性灰色伯努利模型，采用粒子群优化pso算法根据所述目标施工项目的安全管控水平确定所述目标施工项目的计划安全管控水平sa；处理单元420，所述处理单元用于根据所述安全管理绩效评价指标体系和预设的绩效评判准则，使用安全挣值法对所述目标施工项目的计划安全成本、所述目标施工项目的实际安全成本、所述目标施工项目的实际安全管理水平sb和所述目标施工项目的计划安全管控水平sa进行施工安全管理绩效评估。

可选地，作为本申请一个实施例，所述确定单元410还用于：确定所述安全挣值参数，所述安全挣值参数包括：计划安全成本值bscv、实际安全成本值ascv和安全成本挣值escv；确定所述安全管理绩效评价体系；确定所述绩效评判准则。

可选地，作为本申请一个实施例，所述安全绩效指标评价体系包括安全成本值偏差指标scv、安全管控水平偏差指标ssv、安全管控水平绩效指标spi、安全成本绩效指标cpi，它们之间有如下关系：scv＝escv-ascv；ssv＝escv-bscv；

可选地，作为本申请一个实施例，所述确定单元410还用于：构建所述目标施工项目的施工安全管理水平评价指标体系，所述施工安全管理水平评价指标体系包括多个施工安全影响因素；基于miv-bp模型构建，使用主观分析法确定每个施工安全影响因素的权重值并对所述多个施工安全影响因素进行排序。

可选地，作为本申请一个实施例，所述确定单元410还用于：使用下列目标函数，确定所述计划安全管控水平sa：

其中，fmape为预测与真实的平均相对误差绝对值，为预测值，即计划安全管控水平的量化值sa；x⁽⁰⁾(k)为实际值，即实际安全管控水平的量化值sb。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者第二设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。