于偉杰 陳大偉

首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 安全與環(huán)境工程學(xué)院

以AHP-RBFNN評(píng)估建筑工程項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)

于偉杰 陳大偉

首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 安全與環(huán)境工程學(xué)院

針對(duì)我國建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)在工程項(xiàng)目應(yīng)用較少的現(xiàn)狀，需建立一個(gè)合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與一個(gè)有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。本文首先分析了一般的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的優(yōu)缺點(diǎn)，確定了以層次分析法與徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的AHP-RBFNN風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，其次根據(jù)現(xiàn)代化建筑工程項(xiàng)目的特點(diǎn)構(gòu)建出合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并且運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)的綜合權(quán)重，然后將各指標(biāo)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線逼近能力和快速收斂的特點(diǎn)，建立了新型建筑工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。MATLAB仿真結(jié)果表明，此方法能較準(zhǔn)確的對(duì)建筑工程項(xiàng)目安全進(jìn)行評(píng)估，為全面評(píng)價(jià)建筑施工安全狀況提供了新的方法與思路。

建筑工程項(xiàng)目；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；AHP-RBFNN；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

建筑業(yè)依托于新技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用解決了很多項(xiàng)目施工技術(shù)上的難題，使得開展的建設(shè)項(xiàng)目的規(guī)模愈來愈大，可以完成的建設(shè)施工的難度愈來愈高。與此同時(shí)，影響建設(shè)工程的眾多因素互相交叉，造成施工過程中容易出現(xiàn)事故，安全形勢(shì)十分嚴(yán)峻，所以進(jìn)行有效的建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估非常必要。風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)顯得尤為重要[1]。但是以何種工具來評(píng)價(jià)最為合適，已成為一個(gè)迫切需要解決的課題。

建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)多、層次復(fù)雜，所涉及到的內(nèi)容和目標(biāo)眾多，并且建筑工程項(xiàng)目各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間以及與評(píng)價(jià)結(jié)果間是一種復(fù)雜非線性關(guān)系，因此線性評(píng)價(jià)方法應(yīng)用范圍受限[2]。RBFNN（徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種性能優(yōu)良的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助于RBF網(wǎng)絡(luò)，可以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)，且具有全局逼近能力[3]。將RBF網(wǎng)絡(luò)與建筑工程安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作結(jié)合起來，可以為全面評(píng)價(jià)建筑施工安全狀況提供一種新的方法與思路。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法應(yīng)用原理

與傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)模型相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點(diǎn)。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高的建模，而且可以根據(jù)訓(xùn)練層與層之間的權(quán)重的反向計(jì)算，得到每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性參數(shù)；再次，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模仿大腦的信息處理功能，整個(gè)評(píng)價(jià)過程因此而具有“智能型”[4]；最后RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有簡(jiǎn)單的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的逼近能力的典型三層前饋網(wǎng)絡(luò)[5]。結(jié)構(gòu)，如圖1。

圖1 RBF反饋網(wǎng)絡(luò)

在圖1中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出可表示為以下形式

式中：

y∈R和x∈RQ—網(wǎng)絡(luò)的輸出和輸入，在建筑工程安全評(píng)估模型中分別代表安全值和風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)；

Q—風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)個(gè)數(shù)；

gi（x,σ,ci）—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第i個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的輸出，ci∈RQ和σ∈R分別為中心和寬度；

wi∈R—線性輸出權(quán)值；

P—隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱單元基函數(shù)

其中‖·‖表示歐式范數(shù)。從式（1）可以看出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從隱含層到輸出層是線性傳遞。

2 建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

2.1 指標(biāo)體系的建立

根據(jù)事故致因理論，建筑工程風(fēng)險(xiǎn)可以分為以下6個(gè)方面：技術(shù)因素、人的風(fēng)險(xiǎn)、施工設(shè)備因素、管理因素、環(huán)境因素、其它因素[6]。建立的建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)體系，如圖2。

圖2 建筑施工項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP）是將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法[7]。將每一層次的各要素進(jìn)行兩兩比較判斷，按照一定的標(biāo)度理論，見表1，得到其相對(duì)重要程度的比較標(biāo)度，建立判斷矩陣。

3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型的建立與分析

3.1 輸入層單元數(shù)的確定

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的確定實(shí)際上就是特征向量的提取[8]，在本文中，特征向量就是各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，主要綜合考慮各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子和風(fēng)險(xiǎn)高低之間的確定關(guān)系。

3.2 樣本數(shù)據(jù)的選取

本文RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和檢測(cè)樣本選取的是某地區(qū)一年內(nèi)完成的10個(gè)建筑項(xiàng)目。采用專家評(píng)分法得到指標(biāo)體系的樣本數(shù)據(jù)。向項(xiàng)目經(jīng)理、生產(chǎn)經(jīng)理、安全總監(jiān)、項(xiàng)目工程師、項(xiàng)目技術(shù)員和安全員各1人（共6人）通過評(píng)分表的形式調(diào)查打分，并根據(jù)其職位將權(quán)重分別確定為0.15、0.15、0.15、0.15、0.2、0.2。通過評(píng)分表的形式向?qū)＜艺{(diào)查打分，每一指標(biāo)均分為五個(gè)等級(jí)：非常不安全、不安全、一般安全、較安全、非常安全。這五個(gè)安全等級(jí)分別對(duì)應(yīng)于（0.8,1]（0.6,0.8]（0.4,0.6]（0.2,0.4][0,0.2]五個(gè)區(qū)間內(nèi)的數(shù)值。通過統(tǒng)計(jì)后得到了10個(gè)樣本的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系指標(biāo)值。分別用差、低、中、良、優(yōu)來表示，見表2、3。

表1 綜合權(quán)重向量分析結(jié)果

表2 建筑工程項(xiàng)目安全評(píng)估樣本數(shù)據(jù)

表3 建筑工程項(xiàng)目整體安全性

3.3 模型的訓(xùn)練

本文用MATLAB的newrb函數(shù)生成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此函數(shù)的工作過程是先設(shè)定目標(biāo)誤差，比如這里設(shè)goal=0.001，按照誤差減小的方向逐漸增加隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，即初始隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為0，后每次增加一個(gè)，直到誤差達(dá)到設(shè)定值。這里經(jīng)過5步訓(xùn)練達(dá)到誤差設(shè)定值，隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為5，充分體現(xiàn)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，收斂速度快的特點(diǎn)。

樣本數(shù)據(jù)中的前8組樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，樣本中的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系指標(biāo)只作為輸入節(jié)點(diǎn)，與之對(duì)應(yīng)的由專家組打分確定的施工現(xiàn)場(chǎng)總體安全值作為輸出期望值，并通過軟件編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真程序，創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練。

訓(xùn)練輸出樣本數(shù)據(jù)：

T=[0.291;0.353;0.339;0.229;0.165;0.256;0.302;0.182]；

以上建立的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練后，可以得出的訓(xùn)練結(jié)果，如圖3。

圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的誤差變化曲線

由圖3可知，在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練達(dá)到第5步時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠達(dá)到理想水平，實(shí)際輸出與理想結(jié)果，見表4。

表4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與理想輸出值

3.4 模型的檢測(cè)

9-10項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本，檢測(cè)結(jié)果，見表5。

表5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論

針對(duì)非線性的建筑工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題，提出一種基于AHP-RBFNN的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能測(cè)試。MATLAB結(jié)果表明，AHPRBFNN采用層次分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行重要性排序，可以幫助工程項(xiàng)目有針對(duì)性的采取相應(yīng)的安全措施，同時(shí)采用非線性逼近能力的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜的建筑工程項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)可以提高工程項(xiàng)目評(píng)價(jià)精度，有助于對(duì)施工安全進(jìn)行科學(xué)的測(cè)評(píng)認(rèn)證，得到的評(píng)價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性和準(zhǔn)確性，有利于管理者及時(shí)發(fā)現(xiàn)在建筑工程項(xiàng)目安全上存在的薄弱環(huán)節(jié)，調(diào)整施工方案與安全策略，提高建筑施工的安全水平及總體效益。

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