基于贝叶斯网络的工程建设全过程咨询风险评价

俞洪良 许 浩 张冰冰

1. 浙江大学建筑工程学院 浙江 杭州 310058；

2. 杭州市建设工程招标造价服务中心 浙江 杭州 310006

2019年3月发改委、住建部联合印发《关于推进全过程工程咨询服务发展的指导意见》（发改投资规〔2019〕515号）。该意见将全过程工程咨询分为投资决策综合性咨询和工程建设全过程咨询。工程建设全过程咨询是勘察、设计、施工及运营阶段的各个咨询服务的集成化，并不是简单的叠加。

对工程建设全过程咨询风险进行研究，确定工程项目的咨询风险状态，得到关键风险因素，对提高风险管理的效率具有重要意义。风险评价一般将定性和定量方法相结合，如故障树分析、模糊综合评价、贝叶斯网络、层次分析法等，其中贝叶斯网络[1]能有效量化不确定风险和推理诊断，相比其他方法，其优势是通过结构表达风险因素之间的相互关系和传递路径，通过先验概率和后验概率进行因果推理和诊断推理。

近年来，贝叶斯网络越来越多地应用于工程项目风险管理研究。项琴等[2]构建基于模糊贝叶斯网络的风险评价模型，通过专家调查法确定根节点的风险发生概率，通过贝叶斯理论的链式法则计算非根节点的概率分布，从而确定风险事件，并通过对高铁项目的实证研究验证了模型可行性；汪涛等[3]建立基于贝叶斯网络的风险评估模型，以风险因素、风险事件、风险状态识别施工安全风险因素，并建立递阶层次关系，将之转化为贝叶斯网络结构，通过计算各节点的风险发生概率确定概率分布情况，通过实证研究验证了模型可行性。张道玉等[4]通过对贝叶斯公式的变形与推导，建立基于贝叶斯网络的高速公路交通设施风险评估模型，运用交通事故数据确定贝叶斯网络根节点的先验概率，通过实证研究证明模型可行性和有效性。

综上，针对工程建设全过程咨询风险，本文根据问卷调研进行风险识别，提出基于贝叶斯网络的工程建设全过程咨询风险评价模型。以某文化中心为例，通过先验知识及证据进行因果推理、诊断推理，实现对工程建设全过程咨询的风险评价。

1 工程建设全过程咨询风险识别

根据工程建设全过程咨询的定义，将其分为勘察阶段、设计阶段、招标阶段、采购阶段、施工阶段五个阶段，结合文献[5-8]及专家访谈结果，识别梳理工程建设全过程咨询可能存在的风险因素，得到工程建设全过程咨询风险识别清单，如表1所示。

表1 工程建设全过程咨询风险识别清单

2 基于贝叶斯网络的工程建设全过程咨询风险评价模型

2.1 构建贝叶斯网络结构

基于表1，可以确定网络中的变量和输入，即构建贝叶斯网络节点。

整个贝叶斯网络是一个3层结构，17个主要风险源在网络的最外层，属于父节点集合，各阶段风险P1—P5是它们的子节点，而R则是P1—P5的子节点。通过构建工程建设全过程咨询风险的贝叶斯网络，可以反映风险因素之间的传递路径，如图1所示。

图1 工程建设全过程咨询风险的贝叶斯网络结构

2.2 基于模糊集确定根节点先验概率

根据文献[9]中重大工程领域发生概率标准的定义，将工程建设全过程咨询风险因素发生概率分为5个等级，并根据模糊集和模糊数的定义，基于风险因素发生概率的分布，定义其风险因素发生概率模糊数，如表2所示。

表2 风险因素发生概率模糊数定义

每位专家根据表2中发生概率的语义描述及等级划分，分别对贝叶斯网络中各个根节点的风险发生概率进行评判，给出其风险发生概率的语言值。再将风险发生概率的语义描述转化为对应的风险发生概率模糊数，并将转化后的风险发生概率模糊数进行集成。基于积分法与风险指数，对集成后的模糊数去模糊化，作为贝叶斯网络各根节点的先验概率，具体算法如下。

设专家集合为E＝[E1,E2,E3,…,Ek]，其中Ej(j＝1,2,3,…,k)为第j位专家，共有k位专家。设根节点集合为X＝[X1,X2,X3,…,Xk]，其中Xi(i＝1,2,3,…,n)为第i个风险因素，共n个风险因素。

根据表2的概率语义描述，各专家分别给出各风险因素的风险发生概率等级，等级集合为L={Lji|j∈(1,2,3,...,k),i∈(1,2,3,...,n)}，其中Lji表示第j位专家对第i个风险因素发生概率的风险概率等级。再将风险概率等级转化为发生概率模糊数fji。根据截集的定义及公式，可以得到表3，发生概率模糊数fji的λ-截集为(fji)λ。

表3 发生概率模糊数与其λ-截集对照

利用模糊集理论[10]进行专家评价信息集成：

最后，根据积分法和风险厌恶指数去模糊化计算第i个根节点的先验概率：

ε为风险厌恶指数，反映专家决策的风险态度，本文取0.5，表示专家对各风险因素属于风险中立的态度。

2.3 确定非根节点条件概率

根据转化的贝叶斯网络结构可以得知，P1—P5为中间节点，其与根节点各风险因素的关系是或门逻辑（1表示发生，0表示不发生）。

例如P2的条件概率为：P(P2|X3=0,X4=0,X5=0,X6=0)=0，P(P2|else)=1。

基于此，梳理各风险因素先验概率的因果关系，并结合专家语义信息可构造中间节点P1—P5的条件概率分布。

确定中间节点条件概率后，需要确定叶节点R工程建设全过程咨询风险作为后果事件的条件概率，其父节点P1—P5是否发生将导致叶节点R处于不同的风险损失程度，根据《生产安全事故报告和调查处理条例》对生产安全事故造成人员伤亡或直接经济损失的定义，本文将叶节点R工程建设全过程咨询风险的损失程度分为以下5个等级，如表4所示。

表4 风险损失程度等级定义

2.4 因果推理

因果推理，又称递归推理或预测推理，是以根节点的先验概率为基础，利用聚类推理算法，按照有向边方向进行的正向推理过程[11]。通过根节点的先验概率及非根节点的条件概率确定导致不同阶段风险发生的概率，以及对工程建设全过程咨询风险R的概率和损失程度进行预测。

在因果推理的基础上，从风险发生概率和风险损失程度这2个维度构建风险矩阵，确定风险发生概率及风险损失程度后可确定风险状态，其中R1为低风险状态，认为风险是可接受的，可不采取措施；R2为中风险状态，认为风险可接受，但需采取一定措施降低风险或规避风险；R3为高风险状态，认为风险是不可接受的，必须采取强制性风险应对措施。

2.5 诊断推理

诊断推理，是将已知结果作为证据，从结果到原因进行的自下而上的推理。可推断出可能导致该结果的主要原因及其后验概率[12]，判断工程项目薄弱环节，改进咨询服务，是咨询方更好地进行风险管理的依据。

在咨询方提供项目的咨询服务时，当咨询方预测的风险结果超出可控范围或实际工程项目中风险已发生，则可以通过贝叶斯网络的逆向推理，将非根节点作为证据，计算发生的风险因素的后验概率，分析导致工程建设全过程咨询风险超出可控范围的敏感因素。以此为基础，结合现场项目管理的实际情况，分析具体原因，制定相应的应对措施进行风险管理。

3 实证研究

本文以某文化中心项目为案例，运用工程建设全过程咨询风险评估模型进行可行性验证，预测某文化中心项目的主要风险因素和风险状态，并在此基础上制定风险应对计划。

该项目位于某市核心区域，项目采用EPC＋工程建设全过程咨询模式建造，为该省“十三五”文化基础设施建设的领头项目，也是集省图书馆、省博物馆、省非物质文化遗产馆、省文学馆、省公共服务中心、文化景观公园等功能空间于一体的大型文化综合项目。

项目总投资323 665万元，项目总用地172 000 m2，总建筑面积约32万 m2，其中地上建筑面积约16.8万 m2，地下建筑面积约15.2万 m2，容积率0.96，建筑密度19.26%，绿地率30%。项目总工期1 095 d。

本文利用基于模糊集理论的根节点先验概率分析算法，获取各根节点的先验概率。由5名专家组成专家组，首先通过问卷调研对贝叶斯网络结构中各根节点的风险发生概率进行调研，分别给出各根节点的发生概率语义描述及风险发生等级。再利用2.2节所述的基于根节点的先验概率分析算法，求得当专家处于风险中立状态时的各根节点的先验概率。

以根节点X1（勘察报告不能准确反映实际地质状况）为例，其先验概率计算过程如下。

5名专家分别对“勘察报告不能准确反映实际地质状况”的根节点X1的风险发生概率进行评价，评价结果为专家1（很少发生），专家2（难以发生），专家3（很少发生），专家4（很少发生），专家5（难以发生）。

纳入标准：（1）经组织病理学诊断为胃癌；（2）年龄＞18岁；（3）肿瘤分期为IV期；（4）ECOG分期≤2分；（5）患者及家属知情并同意；（6）医院伦理委员会审批通过。

根据表2，可以得到各专家对根节点X1的风险发生概率语言描述所对应的发生概率模糊数及其λ-截集，具体如表5所示。

表5 根节点X1的专家语义评价信息

由专家所给出的语义描述所对应的发生概率模糊数的λ-截集，将5名专家的评价信息进行集结，得到根节点X1发生概率模糊数的λ-截集(f1)λ：

则根节点X1的先验概率为6.688×10-3，同理，可计算贝叶斯网络结构模型中其他根节点的先验概率，具体如表6所示。

表6 贝叶斯网络根节点的先验概率

根据2.3节确定非根节点条件概率，由于篇幅所限，本文仅列出P2节点条件概率，具体如表7所示。

表7 非根节点条件概率

确定贝叶斯网络结构中所有根节点的先验概率及非根节点的条件概率，在GeNIe中选择聚类推理算法进行因果推理，可得非根节点P1—P5的风险发生概率，如表8和图2所示，定量计算工程建设全过程咨询风险以及可能导致的损失程度的发生概率，如表9和图3所示。

图2 P1—P5节点风险发生概率仿真结果

表8 P1—P5节点的风险发生概率

表9 R节点各风险损失等级的风险发生概率

根据表9中R节点各风险损失等级的风险发生概率及风险矩阵，可知某文化中心项目的工程建设全过程咨询风险状态为R2，属于允许但需要采取措施的风险状态，需要制定风险应对计划并且实施，从而进一步降低工程建设全过程咨询风险。

通过将工程建设全过程咨询风险R的各风险损失程度等级作为诊断推理的证据，在GeNIe中选择贝叶斯网络聚类算法进行诊断推理，计算各风险因素根节点的后验概率，从而找到引起不同风险损失程度等级发生的关键风险因素。

1）将“较大风险损失程度”作为证据。通过将“风险损失程度等级=2”作为证据，进行诊断推理，仿真结果如图4～图6所示。

图4 证据为“较大风险损失状态”的贝叶斯网络结构

图5 中间节点P1—P5后验概率仿真结果

图6 根节点X1—X17后验概率仿真结果

从仿真结果可以分析，导致风险损失等级为2，即较大损失程度的非根节点风险因素是P5和P4，根节点风险因素是X15、X13和X10，各关键风险因素及其风险概率如表10所示。

表10 导致较大损失程度的关键风险因素及其风险发生概率

2）将“严重风险损失程度”作为证据。通过将“风险损失程度等级=3”作为证据，进行诊断推理，仿真结果如图7～图9所示。

图7 证据为“严重风险损失状态”的贝叶斯网络结构

图8 中间节点P1—P5后验概率仿真结果

图9 根节点X1—X17后验概率仿真结果

从仿真结果可以分析，导致风险损失等级为3即严重损失程度的非根节点风险因素是P5和P2，根节点风险因素是X15、X14、X13和X3，各关键风险因素及其风险概率如表11所示。

表11 导致严重损失程度的关键风险因素及其风险发生概率

由风险评价的因果推理可知，该项目处于R2风险状态，即中风险状态，可接受但需采取一定措施降低风险或规避风险。

结合诊断推理，从根节点的后验概率来看，当将“较大风险损失程度”作为证据时，根节点风险因素的发生概率都显著增加，其中分包合同责权利不明确风险、材料设备价格上涨风险、履行监理职责不到位风险增加幅度最为显著，咨询方应当从招标、采购及施工阶段出发，降低分包合同责权利不明确风险、履行监理职责不到位风险，其中材料设备价格上涨风险属于建材市场及经济环境趋势所致，应当结合成本管理及质量管理理论采取有效的风险规避措施。

当将“严重风险损失程度”作为证据时，根节点风险因素也显著增加，与“较大风险损失程度”不同的是，设计单位实力和经验不足风险的发生概率显著增加，其原因是当发生风险严重损失时，极有可能是因为设计单位经验不足造成，没有遵循规范或者没有进行严谨的构件受力分析，导致施工阶段及采购阶段发生严重人员伤亡或经济损失。因此咨询方应加强对设计方的图纸审查工作，多次组织专家进行图纸会审，加强对施工方的管理监督。

咨询方项目经理对因果推理评价结果表示认可，指出风险状态的提出对咨询方风险管理具有指导意义，之后咨询方将根据诊断推理评价结果提出各阶段风险应对措施。

4 结语

工程建设全过程咨询项目的主要风险来自项目的复杂性和不确定性，贝叶斯网络是一种良好的工具，通过引入贝叶斯网络对工程建设全过程咨询风险评价进行研究，得到以下结论：

1）建立基于贝叶斯网络的工程建设全过程咨询风险评价模型，利用因果推理得到工程建设全过程咨询风险状态，利用贝叶斯网络的诊断推理，通过假定某种风险损失程度发生，确定各风险因素的后验概率，从而得到关键风险因素。

2）结合实证研究，验证提出的风险评价模型是有效可行的。结果表明，实际项目处于R2风险状态，是可接受但需要采取措施的风险状态。当处于“较大风险损失程度”时，关键风险因素有分包合同责权利不明确风险、材料设备价格上涨风险、履行监理职责不到位风险。当处于“严重风险损失程度”时，关键风险因素有设计单位实力和经验不足风险、材料设备价格上涨风险、施工方提出过多设计变更要求风险、履行监理职责不到位风险。