基于CBR-RBR的工程爭端訴訟結果預測.pdf

1、基于基于CBRRBR的工程爭端訴訟結果預測的工程爭端訴訟結果預測PredictingtheoutcomeofconstructiondisputeslitigationbasedonCBRRBRmodel學科專業(yè)：工程管理研究生：楊權利指導教師：呂文學副教授天津大學管理與經(jīng)濟學部二零一二年十二月摘要工程建設行業(yè)爭端頻發(fā)，許多學者已經(jīng)對如何預防爭端、解決爭端進行了較為深入的研究。隨著人工智能技術在其他領域的普及和應用，工程建設行業(yè)也逐漸對

2、人工智能技術進行了探索性研究與應用。其中已有不少學者試圖通過人工智能技術對工程中潛在的爭端風險進行預測，并對爭端解決進行智能化決策。但在工程爭端訴訟領域應用人工智能技術進行的研究較少，由于訴訟成本高昂、破壞雙方友好合作關系并影響公司聲譽，因此有必要對工程爭端訴訟結果進行預測研究，避免爭端雙方盲目通過法律途徑解決爭端，從而使爭端雙方在訴諸法律之前能夠認識到自身行為的合理性。本文在已有研究的基礎上，從項目管理模式、爭端發(fā)生的項目階段、爭端雙

3、方主體和訴的確定等角度對本研究中的工程爭端進行了定義。并在詳細分析了我國115個工程爭端訴訟案例的基礎上，從構建CBRRBR工程爭端訴訟結果預測模型的角度出發(fā)，將整理出的492項工程爭議歸納為27類，從而為工程爭端訴訟案例庫的構建提供了依據(jù)。通過對CBR與RBR結合方式的分析，本文選擇了以CBR為主RBR為輔的結合方式。在對CBR相似案例檢索機制的設計、訴訟結果數(shù)量化可行性驗證、RBR規(guī)則推理介入方式等分析論證的基礎上，系統(tǒng)提出了基于C

4、BRRBR的工程爭端訴訟結果預測模型，并嘗試對工程爭端訴訟預測結果進行數(shù)量化處理，以期提高CBRRBR系統(tǒng)的實際應用價值。在此基礎上，本文以“工程缺陷爭端”為例進行了實證研究，結果表明該方法對工程缺陷爭端訴訟結果的預測準確率高達93.75%，并且最終數(shù)量化預測結果的偏差也在預期范圍之內，說明本文提出的CBRRBR預測模型可以有效地應用于工程爭端訴訟結果的預測，具有較好的應用價值和應用前景。關鍵詞：關鍵詞：基于案例的推理基于規(guī)則的推理工程