發(fā)布時(shí)間：2021-08-04 06:18

　　長(zhǎng)期以來(lái),工程變更一直是導(dǎo)致公路建設(shè)工程項(xiàng)目“三超”現(xiàn)象出現(xiàn)的關(guān)鍵因素之一。目前,許多專家與學(xué)者對(duì)工程變更的管理方法與控制策略,工程變更對(duì)項(xiàng)目的影響這兩個(gè)方面進(jìn)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(duì)這一現(xiàn)象,本文立足于工程計(jì)量支付數(shù)據(jù),對(duì)工程變更違規(guī)行為之一的肢解變更行為的判斷進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了公路建設(shè)工程肢解變更行為判斷模型算法,主要內(nèi)容包括:依據(jù)肢解變更的行為特點(diǎn),將肢解變更行為分為樁號(hào)肢解行為和變更內(nèi)容拆分行為;設(shè)計(jì)了樁號(hào)相關(guān)性判斷模型,用來(lái)在數(shù)以萬(wàn)計(jì)的工程變更申請(qǐng)中篩選出變更樁號(hào)具有連續(xù)、交叉、包含、重合關(guān)系的工程變更申請(qǐng);對(duì)變更樁號(hào)具有連續(xù)、交叉關(guān)系的樁號(hào)肢解行為,設(shè)計(jì)了基于Jaccard相似系數(shù)的變更清單相似度計(jì)算算法,基于TF-IDF和加權(quán)二部圖匹配結(jié)合的變更內(nèi)容相似度計(jì)算算法,結(jié)合使用這兩個(gè)算法,設(shè)計(jì)了樁號(hào)肢解判斷模型算法;對(duì)變更樁號(hào)具有包含、重合關(guān)系的變更內(nèi)容拆分行為,設(shè)計(jì)了基于主成分分析與修改后的K-Means聚類分析算法結(jié)合的變更內(nèi)容拆分判斷模型算法;最后,使用實(shí)際工程數(shù)據(jù)對(duì)樁號(hào)肢解判斷模型算法和變更內(nèi)容拆分... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

相似度閾值與區(qū)分度的關(guān)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(shù)據(jù)差異，字段 203-1-a 與 204-1-a 的單位為百萬(wàn)元，其它字段單位為萬(wàn)元借助 SPSS 工具對(duì)表 5.11 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，可得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和主成分結(jié)果，結(jié)果分別如圖 5.1 和圖 5.2 所示。

圖 5.2 主成分分析結(jié)果圖由圖 5.2 可知，頭兩個(gè)主成分特征值累計(jì)占了總方差的 99.759%，后面的特征值的貢獻(xiàn)越來(lái)越少。因此，使用主成分 1，主成分 2 就能夠代表原有指標(biāo)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(gè)變量，用 ， 表示新的主


本文編號(hào)：3321172