謝旺祥　熊　艷

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計研究院股份有限公司　貴陽　550081)

基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改擴建高速公路運營安全危險性預(yù)測

謝旺祥熊艷

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計研究院股份有限公司貴陽550081)

摘要為正確評估改擴建高速公路高邊坡施工過程中的運營安全危險性，文中基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立了運營安全危險性預(yù)測模型，同時在MATLAB軟件中通過C語言編程實現(xiàn)了這一評價算法，并利用小平陽高邊坡的改造進行實例研究，對采取不同施工和交通組織方案的情況作比較評價，根據(jù)評價結(jié)果判斷危險性的大小與危險的來源。

關(guān)鍵詞高速公路改擴建工程高邊坡T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運營安全危險性

運營安全危險性指的是某一高邊坡施工過程中，原有道路的運營在影響因素的作用下發(fā)生事故的概率。危險性預(yù)測是改擴建高速公路高邊坡施工過程中運營安全風(fēng)險評價的主要步驟之一，也是開展風(fēng)險評價的基礎(chǔ)性工作之一。廣義上說，運營安全危險性預(yù)測是從高邊坡施工過程中各內(nèi)外影響因素發(fā)生的變化中，找尋運營安全事故發(fā)生機理，建立實用的評價模型，從而獲得運營安全事故發(fā)生的概率。

實施改擴建的高速公路經(jīng)過的路線較長，沿線地形地貌、地質(zhì)條件等均不相同，高邊坡改造時會給邊坡帶來失穩(wěn)風(fēng)險，以致可能造成交通中斷和運營安全事故。此外，高邊坡的施工會嚴重影響到原有高速公路上車輛的正常通行，從而給運營安全帶來危險[1]。

現(xiàn)階段，國內(nèi)外學(xué)者對運營安全危險性預(yù)測的研究主要是從高速公路運營環(huán)境方面考慮的，雖然有些也考慮了道路條件、高邊坡穩(wěn)定性等因素[2-3]，但較少有人考慮改擴建工程高邊坡施工對運營安全的影響。因此，筆者擬從多個方面，結(jié)合T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立改擴建高速公路高邊坡施工過程中運營安全危險性預(yù)測模型，以預(yù)測改擴建高速公路高邊坡施工過程中的運營安全危險性大小,為正確評價其運營安全風(fēng)險水平奠定良好的基礎(chǔ)。

1基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危險性預(yù)測模型

1.1基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危險性預(yù)測模型的提出

T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法是將模糊數(shù)學(xué)原理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)相結(jié)合而產(chǎn)生的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法，它具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯兩者的優(yōu)點。這種方法既有較強的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力，又能方便地表達模糊和定性的內(nèi)容[4-5]。

由于高邊坡施工過程中運營安全危險性的影響因素極其復(fù)雜，且T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自適應(yīng)與自我更新能力相當(dāng)強，還可以不斷修正隸屬函數(shù)。因此，選取T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來構(gòu)建高速公路改擴建工程高邊坡施工過程中的運營安全危險性預(yù)測模型，對運營安全危險性預(yù)測能取得較好的效果。

1.2運營安全危險性等級標準

根據(jù)工程風(fēng)險發(fā)生的概率等級標準，可將改擴建高速公路高邊坡施工過程中的運營安全危險性劃分為5個等級，見表1。

表1　運營安全危險性等級標準

2基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運營安全危險性預(yù)測

2.1運營安全危險性評價指標體系的構(gòu)成

通過對高速公路改擴建工程特性、改擴建工程高邊坡施工特性、高邊坡施工對運營安全的影響特性及運營安全危險性影響因素進行分析，從地質(zhì)條件因素、邊坡施工因素、運營環(huán)境因素和交通組織因素4個方面共選取18個主要的危險性影響因素構(gòu)建運營安全危險性評價指標體系。其中地質(zhì)條件因素方面包括地形地貌、巖土體類型、邊坡地質(zhì)構(gòu)造、邊坡坡形和地下水情況5個指標；邊坡施工因素包括邊坡爆破方式、邊坡開挖范圍、邊坡開挖方式、邊坡防護方式和邊坡監(jiān)控方式5個指標；運營環(huán)境因素方面包括施工期間氣候條件、道路拓寬方式、作業(yè)路段道路情況和交通流特性4個指標；交通組織因素方面包括交通管制措施、交通疏導(dǎo)措施、交通信息發(fā)布措施和交通防護措施4個指標。

2.2模型參數(shù)的選取

隸屬度函數(shù)的個數(shù)和輸入/輸出節(jié)點數(shù)依據(jù)樣本的維數(shù)來確定。由于每個指標數(shù)值分為5個等級，且運營安全危險性評價指標體系包括18個指標，因而有18個輸入節(jié)點，每個節(jié)點的模糊分割數(shù)為5，取一個輸出神經(jīng)元明確運營安全危險性等級，因而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為18-90-1，也就是隸屬度函數(shù)有90個且均選取高斯函數(shù)。選取19組系數(shù)P0～P18，隸屬度函數(shù)的寬度b和中心c隨機獲取。誤差e=0.001，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率取α=0.05。

2.3樣本的準備與輸出值

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法必須要有許多樣本數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練和驗證模型，由于對高邊坡施工過程中運營安全危險性進行評價的真實數(shù)據(jù)比較難找，如果只采用運營安全危險性指標的分級標準作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少，所以本文采用MATLAB7.11.0的Linspace函數(shù)按等間隔均勻分布方式內(nèi)插值運營安全危險性標準數(shù)據(jù)生成樣本，運營安全危險性等級與輸出值的關(guān)系見表2。在各級標準內(nèi)共生成500個訓(xùn)練樣本和50個檢測樣本數(shù)據(jù)。

表2　運營安全危險性等級與模型輸出值的關(guān)系

2.4編程實現(xiàn)

根據(jù)T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，在MATLAB中通過編程實現(xiàn)運營安全危險性評價算法。

2.5訓(xùn)練及測試結(jié)果分析

對隸屬度函數(shù)的參數(shù)與系數(shù)進行初始化，歸一化處理訓(xùn)練樣本，再用準備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練運營安全危險性模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

利用MATLAB軟件，迭代5 000次。所編制程序的運行結(jié)果見圖1、圖2，從圖中可以看出網(wǎng)絡(luò)輸出值與預(yù)測值的差距相當(dāng)小，因而網(wǎng)絡(luò)的評價精度符合要求。

圖1　訓(xùn)練樣本實際輸出值與預(yù)測值的比較

圖2　測試樣本實際輸出值與預(yù)測值的比較

2.6應(yīng)用舉例

柳州至南寧高速公路改擴建工程小平陽高邊坡位于泉南高速公路K1369+300～K1369+500段，高速公路橫切山體邊緣，挖方段路線長約200m?，F(xiàn)擬于路塹兩側(cè)加寬建設(shè)，邊坡右側(cè)切坡最高57.2m。小平陽高邊坡所在區(qū)域為溶蝕平原微丘地貌單元，坡度較陡。該區(qū)未見地表水存在，水文地質(zhì)條件簡單。原邊坡高約53.5m，整體穩(wěn)定性較好。

根據(jù)柳南高速公路改擴建工程小平陽高邊坡施工的實際情況，在綜合考慮多位專家意見的基礎(chǔ)上，根據(jù)運營安全危險性指標分級標準數(shù)值表，依托工程高邊坡施工過程中運營安全危險性預(yù)測模型中的輸入數(shù)據(jù)選取見表3，代入所建立的模型中。圖3是模型運行的輸出結(jié)果，模型預(yù)測輸出值2.5

表3　柳南高速改擴建小平陽高邊坡工程運營安全危險性計算參數(shù)

圖3　運營安全危險性等級輸出值

雖然依托工程的運營安全事故發(fā)生概率低，但是假如在實際施工過程中，邊坡爆破方式采用常規(guī)爆破，爆破開挖不及時封閉交通且防護不到位的情況下，高邊坡施工過程中的運營安全危險性會大幅增加。此處將利用危險性評價Matlab程序得出該種情況下的運營安全危險性等級，以此作對比分析。根據(jù)之前輸入模型參數(shù)的選取方法，確定對比方案下的運營安全危險性計算參數(shù)見表4，Matlab程序運行結(jié)果見圖4。

表4　小平陽高邊坡工程對比方案運營安全危險性計算參數(shù)

圖4　對比方案運營安全危險性評價結(jié)果

2.7結(jié)果分析

根據(jù)上述研究,可知柳南高速公路改擴建工程施工過程中運營安全危險性等級是C級,等級描述為偶爾發(fā)生。由圖4可見，對比方案模型輸出值3.5

以上分析表明，在高速公路改擴建工程高邊坡施工過程中，如果不選擇合適的爆破方式，不采取合理的交通防護與組織方案，或者不按規(guī)范施工都勢必大大增加運營安全的危險性。

3結(jié)論

預(yù)測結(jié)果表明，采用本文提出的基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，既能有效地預(yù)測改擴建高速公路高邊坡施工過程中運營安全的危險性，又能找出不同項目中影響危險性大小的主要因素，從而為后續(xù)整個風(fēng)險評估和風(fēng)險管控工作完成了關(guān)鍵性的第一步。

在施工過程中可以利用本套預(yù)測體系預(yù)測危險性，針對主要影響因素提出應(yīng)對措施，以提前預(yù)防和控制風(fēng)險，對保障施工順利及原有高速公路運營的安全暢通具有實際指導(dǎo)意義。

參考文獻

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收稿日期：2014-09-10

DOI10.3963/j.issn.1671-7570.2015.01.060