第33卷第3期 2016年5月
土木工程与管理学报 Joumal of Civil Engineering and Management
Vol.33 No.3 May 2016
基于Shapley值一仿真技术的工序工期预测
申建红，孙小宁，张云华
（青岛理工大学管理学院，山东青岛266520）
摘要：针对传统工期预测方法中对工序工期影响因索间相关性考虑不足的缺陷，利用随机数仿真工序工期影响因素的不确定性和Shapley值函数计算多因素间相关性的原理，将仿真技术和Shapley值函数相结合，计算出影响因索对工期的综合影响系数。并且根据每道工序工程量与单位时间完成工程量的比值准确计算出每道工序的理想化工期。在此基础上利用工期综合影响系数对其进行调整，建立一种新的工期预测模型。最后，以工程实例对工期预测模型进行验证，并建立4DBIM进度模型对施工进度进行三维可视化模拟对比，结果表明，文
中方法对施工工期的预测效果精确，具有较好的实际指导意义。关键调：工期预测；仿真技术；Shapley值；BIM
中图分类号：TU72
文献标识码：A
文章编号：2095-0985(2016)03-0030-05
ActivityDurationForcastingBased on Shapley-simulation Teconique
SHEN Jian-hong,SUN Xiao-ning,ZHANG Yun-hua
(School of management, Qingdao University of Technology, Qingdao 266520, China)
Abstract: Aiming at the defects that insufficient consideration of the correlation between the factors affecting the process duration in the traditional forecasting method, we use the uncertainty of the factors affecting random number simulated duration and the correlation between multiple factors of Shapley value function calculation, combine the simulation technique and Shapley function and then worke out the comprehensive influencing coefficiency of the influencing factor on the time limit. In addition,the ideal period for each process is calculated according to the ratio of the amount of each working procedure and the amount of unit time . Based on this, a new model for predicting the duration is established by using the comprehensive effect coefficient of the time limit to adjust it. Finally, the engineering projects are used to verify this model, and a 4D BIM progress model is established to simulate the construction progress. The results show that the proposed method has
obvious forecast effect on the construction progress, and has better practical guiding significance. Key words: the project duration prediction; simulation technique; shapley value; BIM
伴随着经济的发展和工程技术水平的提高，现代工程项目日趋大型化和复杂化加大了工程工期预测的难度。科学合理的工期预测方法是预防工程延误的重要手段。对此，国内外学者进行了大量的研究。Okmen等)考虑工期影响因素发生的不确定性，使用随机数仿真技术对其进行研究;Ahuja[2]等开发了一种基于CPM的工期预测模型，通过估计影响因素对工序的不确定影响，预
测项目工期；Salem(3]等提出工程项目的进度具有不确定性，依据多元线性回归模型与神经网络系统，对工程项目工序进度进行预测分析；国内学者[4-6]分别采用模糊网络分析方法、灰色系统理论方法、灰色Verhulst方法对工期影响因素的不确定性进行研究。但上述研究均对影响因素间的相关性考虑不足。而Wang等(7]提出运用随机数仿真影响因素对工期的影响值，证明了考虑影响
收稿日期：2015-11-28修回日期：2015-01-04
作者简介：申建红（1970-），男，山东青岛人，博士，教授，研究方向为土木工程风场实测及结构抗风，工程项目管理
(Email:sjhqwr@163.com)
基金项目：山东省自然科学基金（ZR2011GL021）万方数据