基于机场建设工程实践中的工作分解结构及跟踪数据,根据工程不同子系统延期工作发生频数分布,从总体角度、系统角度刻画总进度计划延期风险;针对机场工程总进度计划进度违约数据数量少、获取难度大的特点,采用贝叶斯方法估计分布参数,...基于机场建设工程实践中的工作分解结构及跟踪数据,根据工程不同子系统延期工作发生频数分布,从总体角度、系统角度刻画总进度计划延期风险;针对机场工程总进度计划进度违约数据数量少、获取难度大的特点,采用贝叶斯方法估计分布参数,使用马尔科夫蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)模拟实现贝叶斯方法的计算。研究展示了从项目整体和宏观角度刻画机场建设工程不同子系统延期风险的途径;不同分布模型的MCMC参数估计结果显示出稳健性优势。同时,贝叶斯方法的应用能够集成定性数据和实践经验,并允许该模型的持续更新和优化。展开更多
文摘基于机场建设工程实践中的工作分解结构及跟踪数据,根据工程不同子系统延期工作发生频数分布,从总体角度、系统角度刻画总进度计划延期风险;针对机场工程总进度计划进度违约数据数量少、获取难度大的特点,采用贝叶斯方法估计分布参数,使用马尔科夫蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)模拟实现贝叶斯方法的计算。研究展示了从项目整体和宏观角度刻画机场建设工程不同子系统延期风险的途径;不同分布模型的MCMC参数估计结果显示出稳健性优势。同时,贝叶斯方法的应用能够集成定性数据和实践经验,并允许该模型的持续更新和优化。
