建筑行业就业指导论文

建筑行业就业指导论文

　　建筑行业目前的发展趋势是怎样的呢？以下是小编收集的相关论文，仅供大家阅读参考!

　　信息化建设已成为建筑施工企业提高竞争力的重要手段之一，其建设水平直接关乎着企业的生存和发展。由于信息化等级划分标准的缺失，导致施工企业一方面无法准确评估其信息化水平，另一方面片面追求高新技术，信息化效果不理想。建设部已将“如何科学合理地评价建筑施工企业信息化水平，有效促进建筑施工企业信息化建设”设为重要研究课题之一。

　　1建筑施工企业信息化成熟度模型的构建

　　1.1评价指标的构建

　　参考已有研究成果[1]，建立以4个一级共17个二级指标构成的评价指标体系如图1所示。设各二级指标满分均为100，其评价要点及评分细则见《建筑施工企业信息化评价标准》。

　　1.2成熟度模型的等级划分

　　采用阶梯式结构，将成熟度划分为初始、基本、成长、成熟、优化5个等级，分为企业信息化的雏形、形成、发展、迅速增长、自我完善阶段[2]。

　　1.3成熟度模型的内部结构

　　将指标体系中的一级指标作为各关键过程类，二级指标作为各关键过程域，二级指标各评价要点作为各关键实践[3]。

　　1.4成熟度评价方法的选择

　　将5个等级评分标准分别划分为[30,50)、[50,65)、[65,80)、[80,90)、[90,100]。以人工鱼群算法优化BP神经网络，求取成熟度总分作为定量评价结果。但其只能作为成熟度等级判定的必要不充分条件，企业还需依据各等级关键实践进行定性检验，若某等级所有关键实践均达标才能确定企业信息化成熟度处于该等级[4]。

　　2基于AF-BP的建筑施工企业信息化成熟度评价模型的构建

　　2.1训练样本的获取

　　经专家测评得出各二级指标评分和期望总分构成网络输入对，调研30家施工企业的原始数据作为训练样本。

　　2.2网络结构及参数的设置

　　以二级指标评分为输入，成熟度总分为实际输出，期望总分为期望输出；经试验建立17-20-1的三层神经网络；BP最大训练次数、学习率、误差要求、动量因子分设为2000、0.05、10-4、0.9；AF人工鱼数目、可视域、拥挤度因子、步长、迭代次数分设为10、0.5、0.618、0.1、50；分别在BP和AF-BP中训练做对比。

　　2.3运用MATLAB对网络进行训练

　　对原始数据归一化处理，选前25组为训练样本，后5组为测试样本，在MATLAB中训练。BP和AF-BP训练平均次数分为17758、671，可看出AF-BP性能远优于BP。AF-BP测试误差表明其与专家评价的拟合性更高[5]。将上述训练出的AF-BP神经网络保存，待评企业只需将各二级指标评分输入网络，即可得出总分先作定量划分，再以各等级关键实践定性检验，即可得出一个综合评价结果。

　　3案例分析

　　因保密需要，将该公司命名为A。A公司各指标得分为X=（96,96,92,90,85,90,100,85,100,80,50,70,100，80,90,95,90），将X输入MATLAB中保存好的模型中，输出值为0.8650，则A公司信息化成熟度总分为86.50，定量评价结果为成熟级。依据成熟级各关键实践进行定性检验，发现A公司存在不足之处，给予如下改进建议：建立并完善电子商务系统；在项目现场安装远程视频监控系统；与软件供应商合作，建立风险管理信息系统；加强员工信息化培训力度，确保培训的制度化和经常化；完善信息化组织，在各项目部设立信息管理责任人；设立BIM中心。

　　参考文献:

　　[1]JGJ∕T272-2012,建筑施工企业信息化评价标准[S].2012:1-38.

　　[2]王洪艳,朱晓楠.企业信息化成熟度评价体系构建及影响因素分析[J].中国管理信息化,2015,18(24):89-90.

　　[3]张健.大型建筑施工企业信息化评价体系研究[D].北京交通大学,2011.

　　[4]任宏,祝连波.基于组合权法的建筑施工企业信息化水平的多层次灰色评价[J].系统工程理论与实践,2008,2:82-88.

　　[5]杨淑霞,韩奇,徐琳茜,路石俊.基于鱼群算法优化BP神经网络的电力客户满意度综合评价方法[J].电网技术,2011,(05):146-151.

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