羅浩 李義興 劉超

1.武漢市建設(shè)工程安全監(jiān)督站 湖北 武漢 430015

2.武漢市城建工程有限公司 湖北 武漢 430015

隨著基礎(chǔ)建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，工期緊，任務(wù)重，項(xiàng)目的安全管控難度不斷提高，政府安全監(jiān)管部門面臨的問題越來越多。多年來，政府為加強(qiáng)建設(shè)工程安全管控采取了很多措施，如加強(qiáng)企業(yè)安全文化氛圍培育、推行建設(shè)施工企業(yè)安全管理標(biāo)準(zhǔn)化等，但無法實(shí)時(shí)給政府監(jiān)管部門提供差異化監(jiān)管依據(jù)。因此，尋找一種能夠?qū)?xiàng)目安全管理動(dòng)態(tài)作出量化評(píng)價(jià)，從而對(duì)有問題或可能出現(xiàn)問題的項(xiàng)目、參建單位展開重點(diǎn)檢查、差異監(jiān)管，對(duì)降低事故發(fā)生概率，提高政府監(jiān)管部門工作效率，意義重大。

常用的安全評(píng)價(jià)方法有：安全檢查表法、概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法、層次分析法、灰色理論評(píng)價(jià)法等，這些方法對(duì)項(xiàng)目進(jìn)場前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析效果顯著，但在動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)上具有較多局限性。隨著信息科學(xué)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)運(yùn)用于人工智能、自動(dòng)控制等各個(gè)工程領(lǐng)域，是目前應(yīng)用最廣泛的模型之一，本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的角度出發(fā)，提出動(dòng)態(tài)建設(shè)工程管理大數(shù)據(jù)安全智能評(píng)價(jià)模型及算法說明。

1 建設(shè)工程管理大數(shù)據(jù)安全智能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容

在建設(shè)工程施工過程中，安全管理數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性，為此采用大數(shù)據(jù)信息化系統(tǒng)收集管理過程中動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并建立安全智能評(píng)價(jià)指標(biāo)。

評(píng)價(jià)指標(biāo)包括三大結(jié)構(gòu)：建設(shè)單位安全管理行為履職得分指標(biāo)、監(jiān)理單位安全管理行為履職得分指標(biāo)以及施工單位安全管理行為履職得分指標(biāo)。

（1）建設(shè)單位安全管理行為履職得分指標(biāo)

①建設(shè)單位公司領(lǐng)導(dǎo)登錄次數(shù)得分（JSGLDC）

通過建設(shè)單位領(lǐng)導(dǎo)登陸查看現(xiàn)場數(shù)據(jù)情況的次數(shù)/建設(shè)單位領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)登陸次數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映建設(shè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)項(xiàng)目現(xiàn)場安全管理的重視程度。

②建設(shè)單位現(xiàn)場人員檢查天數(shù)得分(JXRJT）

通過建設(shè)單位現(xiàn)場人員檢查隱患的天數(shù)/建設(shè)單位現(xiàn)場應(yīng)檢查隱患的天數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映建設(shè)單位現(xiàn)場人員對(duì)現(xiàn)場隱患了解程度。

（2）監(jiān)理單位安全管理行為履職得分指標(biāo)

①監(jiān)理單位公司領(lǐng)導(dǎo)登陸次數(shù)得分(JGLDC）

通過監(jiān)理單位領(lǐng)導(dǎo)登陸查看現(xiàn)場數(shù)據(jù)情況的次數(shù)/監(jiān)理單位領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)登陸次數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映監(jiān)理領(lǐng)導(dǎo)對(duì)項(xiàng)目現(xiàn)場安全管理的重視程度。

②監(jiān)理單位總監(jiān)檢查天數(shù)得分(JZJT）

通過總監(jiān)檢查隱患的天數(shù)/總監(jiān)應(yīng)檢查隱患的天數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映總監(jiān)對(duì)現(xiàn)場隱患了解程度。

③監(jiān)理單位監(jiān)理人員參與率得分(JJC）

通過參與檢查的監(jiān)理員人數(shù)/報(bào)備的監(jiān)理人員*100，其得分反映監(jiān)理單位監(jiān)理人員到崗情況。

④監(jiān)理單位監(jiān)理人員檢查天數(shù)得分(JJJT）

通過監(jiān)理人員檢查隱患的天數(shù)/監(jiān)理人員應(yīng)檢查隱患的天數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映監(jiān)理人員是否履職。

⑤監(jiān)理單位復(fù)驗(yàn)及時(shí)率得分(JFJ）

通過監(jiān)理及時(shí)復(fù)驗(yàn)的次數(shù)/監(jiān)理應(yīng)復(fù)驗(yàn)的次數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映監(jiān)理對(duì)隱患整改的關(guān)注狀況。

（3）施工單位安全管理行為履職得分指標(biāo)

①施工單位公司領(lǐng)導(dǎo)登陸次數(shù)得分(SGLDC）

通過施工單位領(lǐng)導(dǎo)登陸查看現(xiàn)場數(shù)據(jù)情況的次數(shù)/施工單位領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)登陸次數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映施工領(lǐng)導(dǎo)對(duì)項(xiàng)目現(xiàn)場安全管理的重視程度。

②施工單位項(xiàng)目經(jīng)理檢查天數(shù)得分(SXJJT）

通過項(xiàng)目經(jīng)理檢查隱患的天數(shù)/項(xiàng)目經(jīng)理應(yīng)檢查隱患的天數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映項(xiàng)目經(jīng)理對(duì)現(xiàn)場隱患了解程度。

③施工單位安全員參與率得分(SAC）

通過參與檢查的施工單位安全員人數(shù)/施工單位報(bào)備的檢查人數(shù)*100，其得分反映施工單位安全員履職情況。

④施工單位安全員檢查天數(shù)得分(SAJT）

通過施工單位安全員檢查隱患的天數(shù)/檢查人員應(yīng)檢查隱患的天數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映檢查人員是否每天在現(xiàn)場履職。

⑤施工單位響應(yīng)及時(shí)率得分(SXJ)

通過施工單位及時(shí)響應(yīng)的次數(shù)/施工單位應(yīng)響應(yīng)的次數(shù)*100計(jì)算得到，其得分反映施工對(duì)隱患整改的關(guān)注狀況。

⑥階段整改率得分(JZ)

通過階段實(shí)際整改隱患數(shù)量/階段應(yīng)整改隱患數(shù)量*100，其得分反映施工對(duì)隱患整改的關(guān)注狀況。

⑦前期累計(jì)未整改隱患得分(QLWY)

通過100-前期累計(jì)未整改隱患個(gè)數(shù)*10計(jì)算得到，安全隱患一直不整改，風(fēng)險(xiǎn)便一直存在，最終導(dǎo)致事故發(fā)生的概率增加，其得分反映施工單位對(duì)隱患整改的關(guān)注狀況。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值

各評(píng)價(jià)指標(biāo)均為定量指標(biāo)，評(píng)價(jià)時(shí)根據(jù)某試點(diǎn)區(qū)具體使用情況取值，各評(píng)價(jià)指標(biāo)均為0-100的分值，便于后期BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歸一化處理。

2 建設(shè)工程管理大數(shù)據(jù)安全智能評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，由此構(gòu)建成一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層與層之間采用全互連方式，在同一層之間不存在相互連接的現(xiàn)象，隱含層可為一個(gè)或多個(gè)。

2.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系共二級(jí)指標(biāo)14個(gè)，根據(jù)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，可形成14個(gè)輸入層與各個(gè)二級(jí)指標(biāo)一一對(duì)應(yīng)輸入的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)太多會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過長，而隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，容錯(cuò)性差，識(shí)別未經(jīng)學(xué)習(xí)的能力樣本低，所以必須綜合多方面的因素進(jìn)行設(shè)計(jì)。根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)，可以參考以下公式進(jìn)行設(shè)計(jì)：式中 ： n為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)； ni為輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)； n0為輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)； a為 1～10之間的常數(shù)，本文隱層節(jié)點(diǎn)取值8。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

3 建設(shè)工程管理大數(shù)據(jù)安全智能評(píng)價(jià)模型的實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證

3.1 評(píng)價(jià)模型的建立

利用 MATLAB2017b的網(wǎng)絡(luò)建立命令 newff 建立 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)。采用 tansig 函數(shù)作為隱含層，作為輸出層，采用 traingd函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，預(yù)設(shè)誤差為0.0000001。

3.2 評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的初始連接權(quán)值具有任意性的特點(diǎn)，需要對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而盡可能地使評(píng)價(jià)結(jié)果的實(shí)際輸出值能與期望值之間的偏差達(dá)到最小。為此，本文采用了某試點(diǎn)區(qū)部分項(xiàng)目在不同月份的建管站監(jiān)管人員安全管理評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，部分樣本數(shù)據(jù)及期望評(píng)價(jià)結(jié)果如下：

?

3.3 評(píng)價(jià)模型的驗(yàn)證

本文采用20%樣本的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本，在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成之后輸入驗(yàn)證樣本，對(duì)模型的評(píng)價(jià)能力進(jìn)行檢驗(yàn)。期望評(píng)價(jià)結(jié)果比較結(jié)果見下圖：

圖2 Matlab計(jì)算過程

圖4 預(yù)測值與期望差值

圖5 預(yù)測值與期望差值百分比

由上圖可見，基于BP網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)工程安全管理智能評(píng)價(jià)模型結(jié)果輸出與期望結(jié)果除個(gè)別點(diǎn)（2/20）誤差在10%左右，其余（18/20）評(píng)價(jià)結(jié)果與期望結(jié)果差值百分比均在6%以內(nèi)，證明了BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)的建設(shè)工程智能安全管理評(píng)價(jià)模型的可行性和準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

目前，建設(shè)工程監(jiān)管信息化已經(jīng)成為一個(gè)重要趨勢，本文提出的建設(shè)工程安全管理大數(shù)據(jù)智能評(píng)價(jià)模型既能發(fā)揮BP網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)、廣泛化能力，又能充分利用信息化實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場動(dòng)態(tài)安全管理評(píng)價(jià)，還可以在其他監(jiān)管主體（如建設(shè)單位）上使用，該安全管理評(píng)價(jià)模型可為監(jiān)管部門安全管理提供新的思路。