基于数据驱动的大型工程管理决策支持方法研究

本研究通过对大型工程管理决策问题进行层次化分解形成分解网络图来表达各个子问题之间的关系，将复杂工程决策问题进行分解，再通过三种途径建立子问题元模型：一是采用计算机仿真实验解决工程的一次性，采用序贯嵌套式仿真试验设计与分析将高精度仿真模型与低精度仿真模型进行集成得到子问题元模型；二是采用层次化的特征搜索和辨识，生成不同层次的特征引导数据挖掘的方向，从而有效缩减数据挖掘的搜索空间来建立子问题元模型；三是借助经验公式直接建立子问题元模型。将三种元模型通过分解网络图进行集成建模和优化分析，解决大型工程管理问题缺乏有效的机制模型、层次结构复杂、影响因素多、交互关系复杂以及方案的可行空间大等问题，形成一种基于数据驱动的大型工程管理决策支持方法，并应用于地铁安全管理加以检验，为实现大型工程管理基于数据的预报、评价、监控、决策和优化等功能提供新思路，进而提高大型工程管理决策的科学化水平。