Fuzzy Arithmetic Risk Analysis Approach to Determine Construction Project Contingency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of proper risk analysis techniques and contingency determination procedures in construction projects improves project efficiency and effectiveness. However, the uncertainty inherent in risk and the lack of sufficient related historical data on risks make it difficult to precisely assess a project’s degree of risk exposure using classical deterministic or probabilistic risk analysis techniques. This paper provides an alternative to these techniques that uses fuzzy logic and expert judgment. It proposes a fuzzy contingency determination model (FCDM) that utilizes a novel and transparent fuzzy arithmetic procedure to determine construction project contingency using the α-cut method and the extension principle, based on t-norms. Linguistic scales, represented by fuzzy numbers, enable experts to use natural language to assess the probability and impact of risk and opportunity events instead of depending on historical data. The model expresses contingency either as confidence intervals at different levels of confidence, or as a single crisp value resulting from defuzzification. A software tool, the Fuzzy Contingency Determinator (FCD), has been developed to implement the FCDM’s fuzzy arithmetic procedure. The model is validated by comparing its results—work package and project contingencies—to those of a Monte Carlo simulation model, using actual project data. The main contributions of this paper are (1) providing a systematic, transparent, and flexible methodology to identify and assess risk and opportunity events and determine construction project contingency, using a novel and highly flexible fuzzy arithmetic procedure based on the α-cut method and the extension principle, the latter of which uses different t-norms—an approach that has not been previously applied in the construction domain to determine project contingency; (2) offering an alternative to traditional deterministic and probabilistic risk analysis approaches by using expert judgment, linguistic scales, and fuzzy numbers to overcome their limitations; (3) incorporating opportunity in its assessment procedure, which has been rarely applied in other risk assessment models; and (4) implementing the fuzzy arithmetic procedure of the FCDM using a simple, flexible, and user-friendly software tool: FCD. The ability to explore the effect of different fuzzy arithmetic procedures on contingency determination provides a generalizable approach that can be applied to different cases of risk analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle