胡志杰

摘 要：隨著我國國民經(jīng)濟不斷的發(fā)展提升，也在很大程度上推動了建筑施工領(lǐng)域的發(fā)展進步，也逐漸重視起建筑施工安全的重視度，本文主要立足于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評價，展開了深入的研究與分析，以此期望為我國今后，在對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評價問題上，提供一些參考性的建議。

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)之下 建筑施工 安全評價

前言

建筑施工，在整個城市發(fā)展過程當(dāng)中占據(jù)著非常重要的地位的，并且也是推動一個國家城市化的重要基礎(chǔ)，但與此同時，建筑施工領(lǐng)域本身也是具有較強的危險性，并且，自身還具有生產(chǎn)流動性大以及產(chǎn)品形式光，施工技術(shù)比較復(fù)雜等等特點，所以，定期定時的對建筑施工采取合理有效的安全評價，不光是能夠在很大程度上提升了建筑施工作業(yè)的全面管理水平，還是能夠為整個建筑施工的安全性，打下結(jié)實的基礎(chǔ)保障。

一、訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實主要是就通過使用BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是當(dāng)前被我國各個領(lǐng)域所廣泛使用到的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要是由眾多的神經(jīng)元所組合而成的，包括了輸入、隱含、輸出等層，其在實際工作運行的過程當(dāng)中，主要是分成以下步驟：1.學(xué)習(xí)期。對于此狀態(tài)下的各個計算單元自身的狀態(tài)值是不發(fā)生任何改變的，但是，在對其網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)進行修改的過程當(dāng)中，也使得系統(tǒng)的輸入、輸出之間的呈現(xiàn)出一種映射的關(guān)系，也即為函數(shù)關(guān)系，其主要的目的也是為了能夠在最大限度上保證，整個系統(tǒng)實際的輸出則是為期望輸出。2.工作期，此時各個連接權(quán)是被固定的，然后計算單元狀態(tài)變化以求達到穩(wěn)定[1]。

在整個模型的輸入層單元數(shù)即是對安全評價指標(biāo)數(shù)目，則是根據(jù)前面分析的建筑施工現(xiàn)場自身的安全評級指標(biāo)，在其的輸入層當(dāng)中的節(jié)點數(shù)則是設(shè)定在了20，那么對于中間層則是要確認為隱含層，其層數(shù)與之所相對應(yīng)的節(jié)點數(shù)的選取則是為一個非常具有復(fù)雜性的問題，這里主要是因為，在采用不同的內(nèi)部表象的過程當(dāng)中，其所需要的內(nèi)部單元數(shù)上，是完全不相同的，所以，這也就意味著，綜合評價結(jié)果對應(yīng)的是很安全、較安全、合格、較危險、危險等幾種不同的程度的，這里對于輸出層的節(jié)點數(shù)則設(shè)定在5，那么其標(biāo)準(zhǔn)的輸出模式則是分別在了（1，0，0，0，0）、（0，1，0，0，0）、（0，0，1，0，0）、（0，0，0，1，0）、（0，0，0，0，1）[2]。

二、實力分析

依照于我國某個建筑施工的安全評價指標(biāo)體系，所選取出二級指標(biāo)的16個指標(biāo)，作為整個建筑施工事故可能會發(fā)生的一些潛在性隱患，然后在對其進行全面綜合的分析，以此來有效的判斷出，整個建筑施工自身的安全狀況[3]。

（一）樣本數(shù)據(jù)的離散化和約簡

本文主要重點闡述在使用運用BP進行樣本數(shù)據(jù)的約簡，從而通過使用Boolean Reasoning Algorithm的方式，來對整個樣本的數(shù)據(jù)進行離散化，然后在合理的通過使用Genetic algorithm的方式來對整個樣本數(shù)據(jù)，進行屬性上的約間，從而使得約簡出來的總共多達1700度條規(guī)則，然后在以此依照于BP人工神經(jīng)自身的約減規(guī)則，從而有效的選擇出了關(guān)于LHA自身的覆蓋率以及RHS自身的覆蓋率等指標(biāo)，然后在對整個數(shù)據(jù)集，合理的進行規(guī)則上的提取，從而有效的到了30條規(guī)則。在通過對于提取規(guī)則進行進一步的研究分析，在優(yōu)先參考我國相關(guān)建筑施工人員自身的意見，從而才能夠最終的確定好幾項指標(biāo)，是在整個建筑施工安全當(dāng)中的關(guān)鍵核心要素，即U12U24U32U42U43.在針對于約簡前的評價指標(biāo)當(dāng)中，主要是存在大約16個左右，在對于訓(xùn)練樣本上則是分成了14組，在通過對樣本數(shù)據(jù)離散化以及屬性的約簡以后，就能夠?qū)⒃颈姸嗟脑u價指標(biāo)，逐漸的變?yōu)?個，這樣也是在最大限度上降低了整個輸入空間，也是便于之后簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的展開以及運行，以此提升訓(xùn)練的效率強度[4]。

（二）約簡后的樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測概述

在這里主要是按照已經(jīng)被約簡之后所得到的屬性集，剩下的U12U24U32U42U43這五列數(shù)據(jù)，便能夠很好得的得出了約簡以后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本。對于這五列數(shù)據(jù)，均采用三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在輸入層為5個神經(jīng)元上，在合理的采用以上幾種方式，估計出其中所隱含的層節(jié)點數(shù)為3.以此，有效的計算出其中所隱含的層節(jié)點數(shù)的設(shè)置，在將這些數(shù)值求出總體的平均值。

三、結(jié)果

在合理的通過對于建筑施工安全相關(guān)的指標(biāo)體系的研究，并且，主要依照于建筑施工自身的實際，在合理的通過使用安全系統(tǒng)的整體工程原理，在立足于人、機器、環(huán)境、管理等幾方面上，對其更進一步的研究，從而有效的確定出了建筑施工安全的16個評價指標(biāo)。在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之下的建筑施工安全評價模型，也主要是將粗糙集作為整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的前段處理器，主要將其應(yīng)用在了有效縮減整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程當(dāng)中的一些學(xué)習(xí)樣本，這樣做也是為了能夠在最限度上滿足于簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所對其提出的各種要求，不僅如此，還合理的利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且，自身也是具有較強的預(yù)測精準(zhǔn)度的。在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評價模型當(dāng)中，也是對我國各個實際建筑施工工程自身的安全狀況，進行了及時有效的安全評價，其所顯示出來的結(jié)果也是完全與建筑施工工程自身的實際情況所想符合[5]。

四、結(jié)論

只有真正的增強人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評價的重視度，才能夠在最大限度上提升我國建筑施工的安全以及穩(wěn)定性。

參考文獻：

[1]袁寧，楊立兵.基于粗糙集-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價及應(yīng)用[J].安全與環(huán)境工程，2012，01：60-64.

[2]張文博，宋德朝，鄭永前.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價[J].工業(yè)工程，2011，02：

75-79.

[3]宋飛，許程潔，吳紅霞. 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價[J].工程管理學(xué)報，2011，

06：629-632.

[4]徐平. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工現(xiàn)場安全評價研究[J].江蘇建筑，2013，02：63-64+69.

[5]常陽陽. 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水電工程施工安全評價[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2013，05：113-116

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