【摘 要】
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在大数据和建筑业“放管服”的背景下,建设行政主管部门开始思考如何有效利用监管数据提升监管效能.对于涵盖工程实体质量状况、 工程参与各方履行质量责任情况等多方面信息
【机 构】
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同济大学经济与管理学院, 上海 200092
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在大数据和建筑业“放管服”的背景下,建设行政主管部门开始思考如何有效利用监管数据提升监管效能.对于涵盖工程实体质量状况、 工程参与各方履行质量责任情况等多方面信息的监管数据,提出将其作为建设工程质量评价的驱动因素,构建XGBoost模型评估建设工程质量水平.首先,依据我国建设工程质量监管的相关标准和规范,识别质量监管关键因素,并采用专家头脑风暴法确定建设工程质量评价指标体系;其次,在对监管数据筛选与清洗的基础上,构建结构化的定量评价数据集;最后,以8个二级指标作为XGBoost模型的输入特征,建设工程质量等级作为输出,选择训练样本,优化模型参数,构建建设工程质量评价的XGBoost模型.实证分析表明:基于监管数据和XGBoost模型的评价方法,可以为建筑业监管部门提供有效监管建议,推动工程质量监督的科学化管理.
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