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        地采誘發(fā)建筑物損傷識(shí)別的SVM 分析模型

        2015-03-26 02:03:12馮東梅關(guān)秋燕邵良杉
        金屬礦山 2015年6期
        關(guān)鍵詞:魚骨分析模型建筑物

        馮東梅 關(guān)秋燕 邵良杉

        (1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)工商管理學(xué)院,遼寧葫蘆島125105;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué)系統(tǒng)工程研究所,遼寧葫蘆島125000)

        礦山采掘是導(dǎo)致周圍巖土擾動(dòng)的原因之一,附近的建筑物受巖土擾動(dòng)的損害是不可避免的,然而我國(guó)城鎮(zhèn)化水平日趨提高,礦區(qū)地表建筑物逐漸密集,價(jià)值不斷提高,因此,研究地下開采誘發(fā)的建筑物損害情況,以解決地下工程與地表建筑物之間的矛盾具有重要的意義[1-3]。目前,對(duì)地采誘發(fā)建筑物損害的研究主要有2 種:①?gòu)慕ㄖ锇踩袚?jù)方面進(jìn)行研究,如我國(guó)的《建筑物、水體、鐵路及主要井巷煤柱留設(shè)與壓煤開采規(guī)程》[4],英國(guó)等的建筑物損害章程[5]。②從建筑物特性及地質(zhì)條件方面進(jìn)行研究,如劉影等[6]依據(jù)力學(xué)原理研究地下開挖對(duì)附近建筑物損害的影響,并通過分析國(guó)內(nèi)外建筑物損害體系,得出建筑物損壞等級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn);劉書賢等[7]提出建筑物運(yùn)動(dòng)方程及煤礦采動(dòng)與地震耦合方法預(yù)報(bào)開采沉陷及建筑物損害情況;Finno 等[8]從最大彎曲應(yīng)變等角度進(jìn)行研究,并提出了分層梁方法,實(shí)現(xiàn)了建筑物裂縫損害預(yù)測(cè);張春禮[9]利用結(jié)構(gòu)整體操作模型研究地采誘發(fā)建筑物損傷規(guī)律;劉松岸[10]提出有限元方法分析地表變形及建筑物受損害程度,并認(rèn)為物采取柔性措施保護(hù)附近建筑具有較好的效果。近年來,一些學(xué)者提出了智能優(yōu)化方法[11-12]及模糊數(shù)學(xué)方法[13]等對(duì)建筑物損害進(jìn)行評(píng)估,為該領(lǐng)域研究提供了新的思路。

        雖然上述學(xué)者已在地采誘發(fā)建筑物損害領(lǐng)域研究取得了較大成果,但到目前為止,對(duì)影響建筑物損害的指標(biāo)、建筑物損害間關(guān)系的研究尚未發(fā)現(xiàn),而指標(biāo)間彼此作用,對(duì)建筑物進(jìn)行間接與直接的影響。為此本研究將利用相關(guān)分析原理,研究建筑物損害的指標(biāo)及建筑物損害的關(guān)系,并構(gòu)建原因型魚骨圖模型,得到各指標(biāo)影響建筑物的途徑,確定各指標(biāo)權(quán)重,進(jìn)而利用支持向量機(jī)在處理小樣本高維問題上的優(yōu)越性,建立一種多指標(biāo)加權(quán)的地采誘發(fā)建筑物損害識(shí)別的綜合預(yù)測(cè)模型,并用實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證該模型的可靠性及可行性。

        1 基本理論

        1.1 原因型魚骨圖

        傳統(tǒng)魚骨圖分析法[14-15]分為問題型、原因型及對(duì)策型3 種,原因型魚骨圖是魚骨圖分析法的一個(gè)中間模型,用于追蹤問題型魚骨圖中實(shí)質(zhì)問題發(fā)生的所有原因,已在管理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

        設(shè)實(shí)質(zhì)問題集合為Q,第i 個(gè)實(shí)質(zhì)問題qi∈Q(i= 1,2,…,n)的原因有s 個(gè),記為集合

        Ri= {Ri1,Ri2,…,Rij,…,Ris},

        其中Rij= Gij(qi),表示qi∈Q 的原因子集,即

        這s 個(gè)原因需通過實(shí)際項(xiàng)目分析判斷,以確定真正符合此項(xiàng)目的原因集合

        Ri= {Ri1,Ri2,…,Rij,…,Rim},

        其中,m ≤s,進(jìn)而整個(gè)問題的原因集合為

        如圖1 所示。

        圖1 原因型魚骨圖Fig.1 Reason fishbone diagram

        1.2 LS-SVM 分類算法

        最小二乘支持向量機(jī)[16-17]是用于解決最優(yōu)化問題的一種支持向量機(jī)模型,其優(yōu)化問題為

        式中,a =[a1,a2,…,ak,…,an],ak≥0(k = 1,2,…,d)為拉格朗日乘子。

        對(duì)式(2)兩邊分別求偏導(dǎo)可得

        為避免維異常,引入核函數(shù) k(xk,xl) =Φ(xk)Φ(xl),常見的核函數(shù)[12]有多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)以及sigmoid 核函數(shù)等,因徑向基核函數(shù)簡(jiǎn)單易操作,因此將其作為核函數(shù),即

        由此式(3)可變?yōu)?/p>

        其中,I 為單位向量,

        Y = [y1,y2,…,yd],a = [a1,a2,…,ad].

        式(5)可通過解析方法求得a 和b,進(jìn)而,可利用最優(yōu)分類函數(shù)

        進(jìn)行分類。

        2 地采誘發(fā)建筑物損害識(shí)別的SVM 分析模型

        2.1 指標(biāo)選取及其相關(guān)性分析

        建筑物受地采誘發(fā)的損害差異不僅與礦區(qū)地質(zhì)特性有關(guān),還與建筑物自身的結(jié)構(gòu)特性有關(guān)。通過參考有關(guān)文獻(xiàn)[1-2,5-7]及與領(lǐng)域?qū)<覅f(xié)商,選取如下10 個(gè)指標(biāo)作為地采誘發(fā)建筑損害的指標(biāo):建筑物狀況X1、空區(qū)位置X2、長(zhǎng)度X3、寬度X4、采動(dòng)程度綜合系數(shù)X5、采深X6、采厚X7、覆巖平均普氏系數(shù)X8、傾角X9、頂板管理方法X10。將忽視(1)、輕微(2)、中等(3)、嚴(yán)重(4)作為地采誘發(fā)建筑損害(Y)的4 個(gè)級(jí)別。

        由于上述10 個(gè)指標(biāo)間的聯(lián)系錯(cuò)綜復(fù)雜,且指標(biāo)對(duì)建筑損害的影響各不相同,為詳細(xì)分析指標(biāo)間及指標(biāo)與建筑物損害的聯(lián)系,故將上述10 個(gè)指標(biāo)及建筑物損害進(jìn)行相關(guān)分析。

        利用文獻(xiàn)[5]搜集的實(shí)例數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),選取其中的32 組作為訓(xùn)練集(表1),6 組作為檢驗(yàn)集(表2)。利用SPSS15.0 軟件,對(duì)表1 數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson 相關(guān)分析,結(jié)果見表3。

        表1 訓(xùn)練樣本Table 1 Training samples

        表2 檢驗(yàn)樣本Table 2 Testing samples

        表3 相關(guān)分析Table 3 Correlation analysis

        2.2 原因型魚骨圖的建立及分析

        從表3 可知Y 與X1、X2、X3存在相關(guān)關(guān)系,X1與X2、X3存在相關(guān)關(guān)系,X2與X4存在相關(guān)關(guān)系,X3與X4、X7、X10存在相關(guān)關(guān)系,X5與X6、X7、X8、X10存在相關(guān)關(guān)系,X6與X7、X8、X10存在相關(guān)關(guān)系,X7與X8、X9、X10存在相關(guān)關(guān)系,X8與X9、X10存在相關(guān)關(guān)系,X9與X10存在相關(guān)關(guān)系。

        從而可知(分別以X2、X6為例),X2雖與Y 存在相關(guān)關(guān)系,但同時(shí)X2又通過與X1的相關(guān)關(guān)系與Y 有間接關(guān)系,進(jìn)而可知X1的改變會(huì)引起X2的改變,從而影響Y。X6雖與Y 不存在相關(guān)關(guān)系,但X6通過與X10的相關(guān)關(guān)系,X10與X3的相關(guān)關(guān)系,X3與Y 的相關(guān)關(guān)系,可知X6與Y 有間接關(guān)系,同時(shí),X6又通過與X5的相關(guān)關(guān)系,X5與X10的相關(guān)關(guān)系,X10與X3的相關(guān)關(guān)系,X3與Y 的相關(guān)關(guān)系,使得X6與Y 有間接關(guān)系,由此可知,X6的變化也會(huì)影響Y。

        綜上可知,指標(biāo)可以以多種方式影響Y,故利用原因型魚骨圖分析思想,將與Y 有相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)作為原因,間接與Y 有關(guān)系的指標(biāo)作為子原因,并設(shè)定指標(biāo)之間關(guān)系的密切度為表3 中的相關(guān)系數(shù),建立地采誘發(fā)建筑物損害識(shí)別的原因型魚骨圖(圖2)。

        圖2 原因型魚骨圖Fig.2 Reason fishbone diagram

        由圖2 可知(分別以X2、X6為例),X2與Y 的相關(guān)系數(shù)為ρ2,Y=0.607,X2與X1的相關(guān)系數(shù)為-0.472,X1與Y 的相關(guān)系數(shù)為ρ1,Y= -0.501,故設(shè)定X2與Y 的關(guān)系系數(shù)為X6與X5的相關(guān)系數(shù)為ρ6,5= -0.720 ,X5與X10的相關(guān)系數(shù)為ρ5,10= - 0.549 ,X10與X3的相關(guān)系數(shù)為ρ10,3= -0.325,X3與Y 的相關(guān)系數(shù)為ρ3,Y= -0.362 ,X6與X10的相關(guān)系數(shù)為ρ6,10= -0.634 ,X10與X3的相關(guān)系數(shù)為ρ10,3= -0.325 ,X3與Y 的相關(guān)系數(shù)為ρ3,Y= -0.362 ,故設(shè)定X6與Y 的關(guān)系系數(shù)為×ρ5,10×ρ10,3×ρ3,Y+ρ6,10×ρ10,3×ρ3,Y.

        故依據(jù)上述設(shè)定關(guān)系系數(shù)的原則,可以分別得到X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10與Y 的關(guān)系系數(shù)依次為

        -0.501,0.843 472,0.362,0.390 711,

        -0.064 589 85,0.121 094 792,0.187 743 752,

        -0.209 9173 65,0.166 041 563,0.117 65.

        2.3 地采誘發(fā)建筑物損害識(shí)別的SVM 分析模型

        將由原因型魚骨圖分析得到的10 個(gè)指標(biāo)與建筑物損害的關(guān)系系數(shù)相對(duì)應(yīng)地作為10 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,利用表1 數(shù)據(jù),在Matlab R2009a 平臺(tái)上,編寫相應(yīng)的參數(shù)程序,利用LS -SVMlab 工具箱,訓(xùn)練表1 中訓(xùn)練集,并設(shè)定參數(shù)為“type =‘c’;kernel_type =‘RBF_kernel’;gam=6.061;sig 2 =2.471 1”,由此建立地采誘發(fā)建筑物損害識(shí)別的SVM 分析模型。

        2.4 地采誘發(fā)建筑物損害的SVM 分析模型檢驗(yàn)及分析

        通過訓(xùn)練集建立的SVM 分析模型,識(shí)別結(jié)果(Y*)與實(shí)際情況保持一致(表1),回估誤判率為0。由此可知,此模型具有較好的識(shí)別能力,可以在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用。根據(jù)已訓(xùn)練好的地采誘發(fā)建筑物損害的SVM 分析模型對(duì)表2 中測(cè)試集進(jìn)行識(shí)別,從識(shí)別結(jié)果(表2)可知,有1 個(gè)樣本發(fā)生誤判,回估誤判率為0.166 67,可知誤判率比較低,因此,將相關(guān)分析法、原因型魚骨圖及SVM 模型應(yīng)用于地采誘發(fā)建筑物損害的識(shí)別是可行的。

        3 結(jié) 論

        (1)針對(duì)地采誘發(fā)建筑物損害預(yù)測(cè),指標(biāo)與建筑物損害的關(guān)系存在錯(cuò)綜復(fù)雜的情況,利用相關(guān)分析理論及借鑒原因型魚骨圖模型,獲得此關(guān)系的關(guān)聯(lián)系數(shù),并構(gòu)建導(dǎo)致建筑物損害的原因型魚骨圖,由此得到各因素的權(quán)重,建立SVM 模型預(yù)測(cè)地采誘發(fā)建筑物損害。該模型綜合考慮了指標(biāo)和建筑物損害的關(guān)聯(lián)情況,且在分析關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí),避免了采用層次分析法時(shí),因?qū)<掖蚍执_定的評(píng)價(jià)矩陣受人為因素的影響,導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果具有一定差異性的情況。

        (2)與建筑物損害不存在相關(guān)關(guān)系的指標(biāo),可通過其他指標(biāo)與建筑物損害存在間接關(guān)系;與建筑物損害存在相關(guān)關(guān)系的指標(biāo),也可能通過其他指標(biāo)進(jìn)一步影響建筑物損害。按指標(biāo)與建筑物損害的關(guān)聯(lián)系數(shù)可得指標(biāo)的重要性,由大到小(無正負(fù)數(shù)之分)依次為X2、X1、X4、X3、X8、X7、X9、X6、X10、X5。

        (3)SVM 模型應(yīng)用于地采誘發(fā)建筑物損害的預(yù)測(cè)僅為初步嘗試,仍有諸多方面的不足。如:將定量與定性數(shù)據(jù)均采用Pearson 方法確定相關(guān)系數(shù),未考慮將定性數(shù)據(jù)默認(rèn)為定量數(shù)據(jù)帶來的偏差;指標(biāo)權(quán)重的確定仍有待繼續(xù)研究。

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