李唐振昊，尤筱玥

（1.同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092；2.同濟(jì)大學(xué)中德工程學(xué)院，上海 201804）

裝配式建筑于上世紀(jì)50年代開(kāi)始在我國(guó)發(fā)展，并于70年代達(dá)到繁榮期，但是由于理論、技術(shù)及工業(yè)化程度的限制，于80年代中后期又逐漸淡出公眾視線［1］。近年來(lái)，隨著“勞務(wù)荒”問(wèn)題的顯現(xiàn)和對(duì)“低碳、節(jié)能及環(huán)?！钡男枨?，裝配式建筑以其“節(jié)能減排”［2］和“勞動(dòng)集約”［3］等特點(diǎn)又逐漸成為焦點(diǎn)。同時(shí)，我國(guó)在設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化、構(gòu)件生產(chǎn)工廠化、施工機(jī)械化等方面的長(zhǎng)足發(fā)展，也為裝配式建筑規(guī)?；l(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2016年起，國(guó)家層面陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)促進(jìn)裝配式建筑發(fā)展的文件和政策，為裝配式建筑的發(fā)展?fàn)I造了良好的環(huán)境。2016年2月，中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)城市規(guī)劃建設(shè)管理工作的若干意見(jiàn)》［4］，其中明確指出要推廣裝配式建筑，爭(zhēng)取在10年內(nèi)使裝配式建筑占新建建筑的比例達(dá)到30%。2017年3月，住房城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)《“十三五”裝配式建筑行動(dòng)方案》［5］，提出到2020年全國(guó)裝配式建筑站新建建筑比例要達(dá)到15%以上。2020年8月住建部等部門(mén)印發(fā)《關(guān)于加快新型建筑工業(yè)化發(fā)展的若干意見(jiàn)》［6］，提出要加大裝配式建筑扶持力度，同時(shí)需要建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，引領(lǐng)行業(yè)不斷提高裝配式建筑的品質(zhì)。然而，具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)并未在相關(guān)文件中有所體現(xiàn)，裝配式建筑的質(zhì)量評(píng)價(jià)仍缺乏系統(tǒng)、權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)。

質(zhì)量研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究裝配式建筑的關(guān)注熱點(diǎn)之一。Chang等［7］從項(xiàng)目管理的角度，構(gòu)建了3個(gè)維度15個(gè)指標(biāo)的質(zhì)量評(píng)級(jí)體系，通過(guò)研究指出“質(zhì)量規(guī)劃”是影響最顯著的維度；吳水根等［8］采用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)施工階段的質(zhì)量進(jìn)行全面綜合評(píng)價(jià)；常春光等［9］利用魚(yú)刺圖法歸納出裝配式建筑在施工階段的質(zhì)量影響因素，并分析出4個(gè)主要的質(zhì)量影響因素?；谝延醒芯靠梢钥闯?，現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)還未形成具有完整體系的權(quán)威性強(qiáng)的裝配式建筑質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。隨著“推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展”成為“十四五”期間經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主題［10］，推動(dòng)裝配式建筑的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建設(shè)勢(shì)在必行。因此，為了確定相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，裝配式建筑質(zhì)量的影響因素分析至關(guān)重要。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要的研究方法之一［11］。Apriori算法是使用最廣泛的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，該算法最初是由Agrawal等［12］提出的基于頻繁項(xiàng)集的經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。在此之后基于Apriori算法的研究逐漸成為熱點(diǎn)。John等［13］運(yùn)用Apriori算法分析工作日與休息日的交通事故成因；姜東民［14］等運(yùn)用Apriori算法篩選出裝配式建筑安全事故承災(zāi)體脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)。利用Apriori算法不僅可以探求影響事物的因素，還可以直接探索各影響因素間是否存在關(guān)聯(lián)。為充分地挖掘影響裝配式建筑質(zhì)量的因素及其之間的潛在相關(guān)關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文采用Apriori算法分析裝配式建筑質(zhì)量的影響因素進(jìn)行相關(guān)研究。

本文采用數(shù)據(jù)挖掘的方法，在已有關(guān)于裝配式建筑質(zhì)量的文章中提取相關(guān)因素，利用Apriori算法生成頻繁項(xiàng)集，通過(guò)控制最小支持度和置信度，得到篩選后的關(guān)鍵指標(biāo)并進(jìn)行分析，為裝配式建筑的項(xiàng)目管理提供有效參考，并為后續(xù)裝配式建筑的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建設(shè)提供有力的依據(jù)。

1 研究方法

1.1 定義

Apriori核心思想是用先驗(yàn)知識(shí)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過(guò)計(jì)算支持度和置信度發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，從而找到關(guān)聯(lián)規(guī)則［15］。其中，支持度是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則重要性的衡量，表示項(xiàng)集同時(shí)在所有事務(wù)中發(fā)生的概率。例如，項(xiàng)集A與B的支持度為包含A與B的項(xiàng)數(shù)與所有項(xiàng)數(shù)之比：

置信度是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則準(zhǔn)確度的衡量，表示規(guī)則的可信程度，即數(shù)據(jù)的條件概率。如項(xiàng)集A發(fā)生B也發(fā)生的概率，為包含A與B的項(xiàng)數(shù)與所有包含A的項(xiàng)數(shù)之比：

頻繁項(xiàng)集是指支持度大于或等于某個(gè)閾值的項(xiàng)集，若頻繁項(xiàng)集包含k個(gè)項(xiàng)，則稱(chēng)為頻繁k項(xiàng)集。

1.2 基本思路

Apriori算法作為一種發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集的算法，用來(lái)從事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘出滿(mǎn)足最小支持度閾值和最小置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

設(shè)Lk為頻繁k項(xiàng)集的集合，Ck為候選k項(xiàng)集的集合。掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，得到候選1項(xiàng)集C1及其支持度，若其支持度低于最小支持度，則進(jìn)行剪枝去除非頻繁項(xiàng)集，得到頻繁1項(xiàng)集L1；若兩個(gè)項(xiàng)集相同項(xiàng)為{a1，a2，…，an-2}，不同項(xiàng)為an-1和bn-1，則兩者連接得到候選集：{a1，a2，…，an-2，an-1，bn-1}，通過(guò)該方法對(duì)得到的頻繁1項(xiàng)L1集進(jìn)行連接，得到候選2項(xiàng)集C2及其支持度，以此類(lèi)推進(jìn)行迭代，直到無(wú)法得到頻繁項(xiàng)集為止。其中，針對(duì)每個(gè)頻繁項(xiàng)集Lk產(chǎn)生其所有非空真子集Sk，若頻繁項(xiàng)集Lk的支持度與非空真子集Sk的支持度比值大于等于最小置信度，則產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。具體實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 Apriori實(shí)現(xiàn)流程圖Fig.1 Apriori implementation flowchart

2 研究過(guò)程

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)知網(wǎng)主題欄搜索關(guān)鍵詞“裝配式&質(zhì)量”，得到“發(fā)文量-年份”可視化分析圖（圖2）。從中可以看出，自2016年起關(guān)于推廣裝配式建筑的各類(lèi)政策頒布后，相關(guān)研究的數(shù)量顯著攀升。

圖2 以“裝配式&質(zhì)量”為關(guān)鍵詞“發(fā)文量-年份”可視化分析Fig.2“Output-year”visual analysis chart with“Assemble&Quality”as key words

隨著技術(shù)進(jìn)步和管理提升等現(xiàn)象，發(fā)表年份較早的文章所闡述的裝配式建筑質(zhì)量問(wèn)題，現(xiàn)階段可能不具備代表性。同時(shí)，發(fā)表年份較近的文章也會(huì)涉及到先前文章中所提到且仍存在的裝配式建筑質(zhì)量問(wèn)題。為此，通過(guò)在知網(wǎng)中以關(guān)鍵詞檢索“裝配式&質(zhì)量”，并限定發(fā)表時(shí)間范圍為2018年至今，共檢索得到160篇文章。在對(duì)內(nèi)容檢視后剔除2篇無(wú)效文章，共計(jì)有效樣本文章158篇（編號(hào)為P1-P158）。從中提取裝配式建筑的質(zhì)量影響因素作為研究樣本，形成文章與其包含的裝配式建筑質(zhì)量影響因素表，見(jiàn)表1。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理與分類(lèi)需要確立相應(yīng)的指標(biāo)。本文采用5M1E分析法作為確定分類(lèi)指標(biāo)的科學(xué)方法，人（man）、機(jī)（machine）、料（material）、法（method）、環(huán)（environment）以及測(cè)（measurement）6大因素可視作影響項(xiàng)目工程質(zhì)量的主要因素［16］。基于“5M1E”的一級(jí)指標(biāo)，并結(jié)合表1的質(zhì)量影響因素，可將二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)并標(biāo)號(hào)如表2所示。

表1 篩選文章與其包含裝配式建筑質(zhì)量影響因素（部分）Tab.1 Selected articles and their included impact factors on quality of prefabricated building(Partial)

表2 影響因素的一級(jí)指標(biāo)及二級(jí)指標(biāo)編號(hào)Tab.2 Numbering results for first level indicators and second level indicators of impact factors

隨后，將樣本文章P1-P158中的評(píng)價(jià)指標(biāo)與表2中的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行逐一比對(duì)，并按照原文中因素出現(xiàn)的順序，形成如表3所示的有效樣本分析數(shù)據(jù)。

表3 預(yù)處理后的算法相關(guān)事務(wù)數(shù)據(jù)（部分）Tab.3 Preprocessed algorithm related transaction data(Partial)

2.3 參數(shù)設(shè)置

主要設(shè)置的參數(shù)為最小置信度和最小支持度，原則上好的關(guān)聯(lián)規(guī)則一般同時(shí)具有較高的最小支持度和最小置信度［17］。最小支持度的設(shè)置值越大，表示篩選出的項(xiàng)集出現(xiàn)頻率越高，可以節(jié)省數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間，但是容易造成隱含的非頻繁特征項(xiàng)被忽略；最小支持度的設(shè)置值越小，則會(huì)產(chǎn)生更多的頻繁項(xiàng)集而增加數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間。最小置信度的設(shè)置值越大，表示篩選出的結(jié)果關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，但若設(shè)置過(guò)高會(huì)導(dǎo)致無(wú)法得到足夠的有效規(guī)則；相反，最小置信度的設(shè)置值越小，會(huì)造成產(chǎn)生大量無(wú)效規(guī)則，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間增加［18］。在初始設(shè)置時(shí)，可將最小支持度和最小置信度的值設(shè)置偏?。ㄈ缱钚≈С侄仍O(shè)置為3%～5%，最小置信度設(shè)置為30%～50%），以獲得較多的規(guī)則，之后再進(jìn)行有針對(duì)性的篩選和分析［14］。

3 結(jié)果分析

首先，將最小支持度設(shè)置為3%、最小置信度設(shè)置為50%，得到初步結(jié)果；隨后以此為基礎(chǔ)，通過(guò)調(diào)整和設(shè)置不同的最小支持度和置信度，直至得到所有影響因素的支持度，并最終得到如圖3所示散點(diǎn)圖。

若設(shè)置最小支持度為0.1，則在圖中支持度大于0.1的所有影響因素構(gòu)成頻繁1項(xiàng)集，且影響因素的支持度越大，表示該影響因素在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的概率越大。從圖3結(jié)果可以看出，大多數(shù)影響因素的支持度低于0.15。一方面，該結(jié)果與選取的樣本量較大有關(guān)，樣本量較大，影響因素分布較為分散，則在總的樣本中出現(xiàn)的概率較低；另一方面，由于過(guò)去研究中不同研究人員所選的評(píng)價(jià)角度不同，專(zhuān)家提供的個(gè)人認(rèn)知存在差異，對(duì)于影響裝配式建筑的因素認(rèn)定也會(huì)有較大的差異，導(dǎo)致大多數(shù)裝配式建筑質(zhì)量影響因素在大樣本量的情況下出現(xiàn)概率較低。該結(jié)果也體現(xiàn)出本研究的必要性，通過(guò)大數(shù)據(jù)的方法，減少人為因素對(duì)研究結(jié)果的影響，找尋事物間的相關(guān)關(guān)系，從而得到更加具有普遍性的規(guī)律。

圖3 不同影響因素的支持度輸出結(jié)果Fig.3 Output of“Support”on different impact factors

此外，圖3還反映了5M1E的6大因素對(duì)于裝配式建筑的質(zhì)量影響程度不同。從圖中的分布可以看出，“機(jī)”與“測(cè)”因素所包含的影響指標(biāo)的支持度大多分布在底部，表示該板塊因素出現(xiàn)的概率較低，也進(jìn)一步證明本文所選取的樣本文章認(rèn)為“機(jī)”與“測(cè)”所包含因素對(duì)于裝配式建筑質(zhì)量的影響較小。這可能是因?yàn)殡S著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、機(jī)械設(shè)備產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步及建設(shè)工程法制法規(guī)的健全，大多數(shù)裝配式建筑項(xiàng)目均能夠配備齊全的機(jī)械設(shè)備，并且保障機(jī)械設(shè)備極少出現(xiàn)故障；同時(shí)，測(cè)量?jī)x器雖然仍然存在一定的缺陷，但在工程精度的需求下，現(xiàn)有測(cè)量方案能夠極大彌補(bǔ)儀器的不足，確保裝配式建筑的質(zhì)量。較為特殊的是，“環(huán)”所包含的因素支持度兩極分化較為明顯，支持度較高的環(huán)境因素為構(gòu)件運(yùn)輸和堆放環(huán)境，顯示出這兩項(xiàng)因素不僅對(duì)裝配式建筑質(zhì)量影響顯著，同時(shí)出現(xiàn)概率遠(yuǎn)高于其他環(huán)境因素，需要在質(zhì)量管控時(shí)重點(diǎn)關(guān)注。此外，“人”與“料”因素所包含的影響指標(biāo)的支持度大多分布在中部，表明“人”與“料”的因素出現(xiàn)概率適中，所篩選的樣本文章認(rèn)為該板塊的影響因素與裝配式建筑的質(zhì)量之間為顯著影響關(guān)系。“法”因素所包含的影響指標(biāo)的支持度大多分布在上部，說(shuō)明“法”的因素出現(xiàn)概率較大，表明所篩選的樣本文章認(rèn)為該板塊的影響因素對(duì)于裝配式建筑的質(zhì)量有極為顯著的影響。這也反映出，管理制度與工藝技法對(duì)于裝配式建筑的質(zhì)量控制有著極為重要的作用。因此，在裝配式建筑的實(shí)際工程建設(shè)過(guò)程中，需要制定細(xì)致的工程管理?xiàng)l例，并嚴(yán)格按照制度要求完成構(gòu)件設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)輸以及現(xiàn)場(chǎng)施工等環(huán)節(jié)；此外，提升構(gòu)件的制作工藝以及優(yōu)化現(xiàn)場(chǎng)施工技術(shù)等，也是保證裝配式建筑質(zhì)量的關(guān)鍵所在。根據(jù)圖3結(jié)果，在選取最小支持度為0.15且最小置信度為0.5時(shí)，得到如表4所示關(guān)聯(lián)規(guī)則輸出結(jié)果。

表4 關(guān)聯(lián)規(guī)則輸出結(jié)果Tab.4 Result of the association rule

以表4第一行數(shù)據(jù)為例，D8為因素A1的關(guān)聯(lián)因素的置信度為0.51，該結(jié)果表示若因素A1導(dǎo)致裝配式建筑的質(zhì)量問(wèn)題，有51%的概率因素D8也伴隨發(fā)生。同理，以影響因素D2為例，其同時(shí)具有三項(xiàng)最小置信度在0.5以上的關(guān)聯(lián)因素，D1的置信度為0.93，D8的置信度為0.52，E2的置信度為0.52。該結(jié)果表示，該結(jié)果表示若因素D2導(dǎo)致裝配式建筑的質(zhì)量問(wèn)題，有93%的概率因素D1伴隨發(fā)生，D8或E2伴隨發(fā)生的概率同為52%。這同時(shí)表明，D2因素的出現(xiàn)導(dǎo)致的質(zhì)量問(wèn)題，可能并不是由單一因素導(dǎo)致的，是多個(gè)復(fù)合因素共同作用的結(jié)果。

置信度輸出結(jié)果有利于項(xiàng)目方通過(guò)控制關(guān)聯(lián)規(guī)則的前者因素來(lái)降低關(guān)聯(lián)因素可能帶來(lái)的質(zhì)量問(wèn)題，有效把控裝配式建筑的質(zhì)量。此外，對(duì)于存在直接監(jiān)控困難的影響因素，可以利用強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則間接把控。例如，表4中D1是D2關(guān)聯(lián)因素的置信度為93%，D1是E3關(guān)聯(lián)因素的置信度為82%，若D2在實(shí)際工程中無(wú)法直接監(jiān)控，則可以通過(guò)D1和E3的監(jiān)控情況，來(lái)間接確認(rèn)D2的狀態(tài)。若D2和E3同時(shí)導(dǎo)致質(zhì)量問(wèn)題，則D1也有極大概率發(fā)生，在控制影響質(zhì)量因素時(shí)也應(yīng)將其考慮在內(nèi)。

進(jìn)一步觀察圖3和表4所示結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，D8的影響因素不僅具有較高的支持度，在關(guān)聯(lián)因素中出現(xiàn)的頻率也最高。D8影響因素是構(gòu)件生產(chǎn)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，該因素直接影響預(yù)制構(gòu)件的生產(chǎn)質(zhì)量，而構(gòu)件是裝配式建筑的構(gòu)成核心，構(gòu)件質(zhì)量直接影響裝配式建筑的質(zhì)量，因此會(huì)有較高的支持度。表4中以D8為關(guān)聯(lián)因素的影響因素有：施工人員安裝熟練度（A1），施工人員吊裝熟練度（A5），構(gòu)件現(xiàn)場(chǎng)堆放規(guī)范程度（D2），施工企業(yè)管理標(biāo)準(zhǔn)化程度（D7），構(gòu)件制造工藝流程成熟度（D9），構(gòu)件堆放的環(huán)境（E2），構(gòu)件運(yùn)輸?shù)沫h(huán)境（E3）和構(gòu)件質(zhì)量檢驗(yàn)準(zhǔn)確度（F1）。該8項(xiàng)影響因素造成的質(zhì)量問(wèn)題均與構(gòu)件的質(zhì)量有密切關(guān)系，因此會(huì)與D8產(chǎn)生密切關(guān)聯(lián)。以施工人員安裝熟練度（A1）為例，施工人員安裝熟練度過(guò)低，可能會(huì)導(dǎo)致構(gòu)件在安裝過(guò)程中受損，從而影響裝配式建筑的質(zhì)量，若構(gòu)件本身質(zhì)量較差，則受損概率更高，若構(gòu)件質(zhì)量較好，如構(gòu)件缺陷較少或構(gòu)件強(qiáng)度達(dá)標(biāo)，則在安裝中受損的概率將大幅降低，因此構(gòu)件生產(chǎn)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度（D8）與A1有密切關(guān)聯(lián)。由此可見(jiàn)，提升構(gòu)件生產(chǎn)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，將有效提升構(gòu)件質(zhì)量從而提升其他因素的容錯(cuò)率，降低裝配式建筑的質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)。因此，通過(guò)Apriori尋找關(guān)聯(lián)關(guān)系的方法，可以為影響質(zhì)量因素的合理評(píng)價(jià)及管理措施的制定提供有效參考。

4 結(jié)語(yǔ)

采用Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，在關(guān)于裝配式建筑質(zhì)量的158篇文章中提取相關(guān)因素，通過(guò)控制最小支持度和置信度，得到篩選后的關(guān)鍵指標(biāo)并分析其關(guān)聯(lián)性。研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)的方法，可以減少人為因素對(duì)裝配式建筑質(zhì)量影響因素分析的干擾。通過(guò)尋找影響因素和裝配式建筑質(zhì)量的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在各類(lèi)影響因素中，“法”所包含的影響因素普遍支持度較大，表明所篩選的樣本文章認(rèn)為該板塊的影響因素對(duì)于裝配式建筑的質(zhì)量有極為顯著的影響。同時(shí)采用強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的關(guān)聯(lián)分析方法，發(fā)現(xiàn)構(gòu)件生產(chǎn)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度（D8）具有較高支持度和出現(xiàn)頻率。在裝配式建筑的全過(guò)程中，提升構(gòu)件生產(chǎn)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度將有效提升構(gòu)件質(zhì)量并降低裝配式建筑的質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)Apriori強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的關(guān)聯(lián)分析方法可以為影響質(zhì)量因素的合理評(píng)價(jià)及管理措施的制定提供有效參考。

作者貢獻(xiàn)聲明：

李唐振昊：數(shù)據(jù)分析，論文撰寫(xiě)。

尤筱玥：學(xué)術(shù)指導(dǎo)，論文修改。