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PERT网络总工期概率特性研究

作　者: 张丹
导　师: 杜志达
学　校: 大连理工大学
专　业: 土木工程管理
关键词: 概率特性插值法蒙特卡洛模拟 BP神经网络
分类号: TU721.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

目前在网络计划实施过程中,包括施工现场、生产活动在内的一切施工业务均围绕工期目标创造条件,以便整个施工过程能够保持良好状态,以实现目标的如期达成,现在用于工期评价的网络计划技术主要有关键线路法(CPM)与计划评审技术(PERT)[1]。其中关键线路法是将活动及其时间参数作为确定性事件来考虑,但是随着工程的进展,由于多种因素的影响,实际施工工期会不断发生各种各样的变化,因此活动工期具有不确定性；对于不确定性中的随机性,网络分析则用PERT方法,它是将活动持续时间认为是概率性随机变量,基于活动假设、关键线路假设和总工期假设,预测完工概率,而其结果往往偏大,由此,各种改进研究不断涌现。如今,被广泛应用的是蒙特卡洛仿真,其在网络计算方面的研究已趋于完善,以PERT为基础,能够反映活动持续时间的统计规律,适合于活动的不同分布,随着模拟次数的增多,其模拟精度会随之提高。针对PERT方法的总工期概率特性假设的质疑,本文试图在蒙特卡洛模拟PERT的基础上,对其产生的总工期时间序列进行统计分析,运用插值法与神经网络对其总工期概率特性进行研究,旨在找出可能的总工期概率特性。首先充分利用蒙特卡洛模拟产生的总工期时间序列得出总工期的概率统计表,再以插值法为基础,利用本文编制的程序对总工期进行函数逼近,得到总工期的概率特性曲线,而后利用神经网络对其修正得出修正后的概率特性曲线。通过实例验证,相比PERT完工概率,神经网络修正后得出的完工概率结果较小,说明总工期概率特性为正态分布这一假设虽然可行,但与实际模拟结果表现出来的实际概率分布还是存在一定的差异,采用实际模拟结果分析得到的经验分布进行完工概率分析更加符合实际。最后引入某大型水电站项目案例,对其进行总工期概率特性分析,求取其指令工期下的完工概率,验证本文所述方法的实用性与科学性。

PERT网络总工期概率特性研究

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