吳文芊

【摘 要】?為了將以往工程案例的經(jīng)驗(yàn)充分利用以防止資源浪費(fèi)，基于案例推理，文章使用最近鄰算法構(gòu)建了鐵路隧道工程措施方案決策模型。從鐵路隧道自然特征屬性和工程決策屬性出發(fā)，選取10個(gè)特征屬性作為工程措施案例的量化指標(biāo)。通過(guò)以連環(huán)比率法和熵值法結(jié)合的綜合賦權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重值，并采用負(fù)指數(shù)函數(shù)計(jì)算相似度。以天平鐵路六盤(pán)山隧道作為目標(biāo)案例對(duì)模型進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。結(jié)果表明模型推薦的方案具有合理性，可以作為鐵路隧道工程的前期方案設(shè)計(jì)輔助決策工具。

【關(guān)鍵詞】鐵路隧道; 案例推理; 最近鄰算法; 綜合賦權(quán)法; 負(fù)指數(shù)函數(shù)

隨著國(guó)家鐵路建設(shè)的快速發(fā)展、鐵路技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的不斷提高，隧道工程在山嶺或重丘地區(qū)所占的比重日益增加[1]。其中西南山區(qū)由于其復(fù)雜的地質(zhì)構(gòu)造，鐵路線路橋隧占比大，以川藏鐵路為例，雅安至林芝段正線全長(zhǎng)1 008.45 km，橋隧總長(zhǎng)965.74 km，橋隧比95.8 %，其中隧道851.48 km，占線路長(zhǎng)度的84.43 %[2]。

在鐵路隧道施工過(guò)程中，有的地區(qū)工程資料有限或設(shè)計(jì)、施工人員自身知識(shí)局限性等，都會(huì)影響方案的適用性和準(zhǔn)確性，從而易發(fā)工程事故。近年來(lái)我國(guó)艱險(xiǎn)山區(qū)鐵路、公路大量修建，積累了多種類(lèi)型的隧道工程案例。將此類(lèi)案例整合，利用案例推理能夠快速地通過(guò)對(duì)以往相似案例的檢索，進(jìn)行案例匹配，快速、準(zhǔn)確地得到參考解決方案，為決策者提供幫助。案例推理技術(shù)充分利用了以往案例的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來(lái)解決當(dāng)前問(wèn)題，提升了資源的利用。因此本研究對(duì)隧道工程施工方案的初步?jīng)Q策具有積極意義與價(jià)值。

1 基于案例推理檢索模型

1.1 案例推理基本理論

案例推理（Case-based reasoning，CBR）是人工智能領(lǐng)域中一種重要的推理技術(shù)，它把過(guò)去的案例作為經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)重用或者修改以往解決過(guò)相似問(wèn)題的相似方案來(lái)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有問(wèn)題的解決[3]。CBR技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于，它給遭遇瓶頸的問(wèn)題以新的視野，它可以隨著往后案例的增加不斷地更新數(shù)據(jù)庫(kù)，即在解決問(wèn)題的同時(shí)也增大了系統(tǒng)的“知識(shí)面”。同時(shí)隧道工程的施工過(guò)程中具有許多不確定因素，這些因素時(shí)常變化，利用CBR可以及時(shí)對(duì)變化的因素做出修正進(jìn)而重新進(jìn)入案例庫(kù)進(jìn)行檢索，以得到最佳的案例作為參考對(duì)象。案例推理檢索模型具有動(dòng)態(tài)和增量式學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)[4]。

對(duì)于如何利用CBR來(lái)實(shí)現(xiàn)解決新問(wèn)題的流程可見(jiàn)圖1。

1.2 檢索方法

目前CBR中主要是屬性?xún)?yōu)化和案例檢索方法應(yīng)用廣泛，研究較多。本文采用案例檢索方法，其中知識(shí)引導(dǎo)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、歸納索引法和最近鄰法是案例檢索中應(yīng)用較廣。最近鄰法檢索首先對(duì)整個(gè)案例庫(kù)檢索，然后逐個(gè)匹配，計(jì)算案例相似度，通過(guò)最大值原則以得到相似案例[5]。

案例集中采用最鄰近算法進(jìn)行檢索，搜索與目標(biāo)案例最相似的案例[6-7]。首先構(gòu)建案例特征屬性集，最鄰近算法的數(shù)學(xué)模型如公式（1）所示。

1.3 案例特征屬性量化

本文是針對(duì)鐵路隧道工程措施方案研究，因此要考慮的重點(diǎn)在與施工措施相關(guān)性最大的特征屬性，但不能過(guò)多選取，否則會(huì)造成檢索過(guò)程冗雜。通過(guò)分析大量山區(qū)隧道工程技術(shù)經(jīng)濟(jì)資料結(jié)合專(zhuān)家建議及已有工程案例，按照指標(biāo)選擇的目的性、可比性、敏感性原則[8]，總結(jié)出10個(gè)特征屬性作為描述鐵路隧道工程的特征屬性，如表1所示。

為消除量綱帶來(lái)的影響，將特征屬性原始值進(jìn)行規(guī)范化處理。本文參考相關(guān)資料及規(guī)范[9-11]，從隧道自然特征和工程決策的角度結(jié)合理論分析，用特征值1～5來(lái)表示各特征屬性。隧道工程特征屬性量化標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

將歷史案例的特征屬性量化值代入模型進(jìn)行特征屬性權(quán)重的計(jì)算。經(jīng)過(guò)MATLAB軟件計(jì)算，特征屬性權(quán)重向量為ω=[0.006 0.008 0.045 0.101 0.178 0.059 ?0.224 0.079 0.213 0.087]。

2.2 目標(biāo)案例特征屬性

六盤(pán)山隧道是天平鐵路第一特長(zhǎng)單線隧道，地處甘肅省平?jīng)鍪腥A亭縣六盤(pán)山，全長(zhǎng)16.725 km。隧道地區(qū)處于關(guān)山褶皺帶、六盤(pán)山區(qū)域，受到結(jié)構(gòu)影響其巖體節(jié)理發(fā)育，圍巖級(jí)別高且地下水循環(huán)強(qiáng)烈。本文將其作為目標(biāo)案例，具體特征屬性值及量化值見(jiàn)表4。

2.3 案例匹配

將天平鐵路六盤(pán)山隧道10項(xiàng)特征屬性量化值代入模型，利用最大值原則，篩選出相似度最大的案例，即該目標(biāo)案例與案例集中的圓梁山隧道最為相似，相似度達(dá)0.887。

渝懷鐵路圓梁山隧道地處重慶市酉陽(yáng)縣境內(nèi)，為川東褶皺山地與貴州高原、鄂西山地的交界處一帶，地形起伏一般。因隧道滲水量大、圍巖級(jí)別高、節(jié)理強(qiáng)發(fā)育，其施工方法主要是 “排堵結(jié)合”，即排水降壓，小導(dǎo)管超前支護(hù)，人工開(kāi)挖，徑向注漿加固，基底鋼管注漿加固處理。

這與天平鐵路六盤(pán)山隧道的及時(shí)支護(hù)，采取以堵為主、疏排結(jié)合的措施基本一致。即通過(guò)此模型推理出的推薦方案是合理適用的。

3 結(jié)論

（1）本文在案例推理模型中選取出鐵路隧道的10項(xiàng)特征屬性作為鐵路隧道工程措施的相似案例檢索指標(biāo)，并采用了主觀和客觀結(jié)合的綜合賦權(quán)法，避免了主觀賦權(quán)和客觀賦權(quán)各自帶來(lái)的弊端，得到更合理的權(quán)值。

（2）對(duì)于鐵路隧道施工的措施方案，通過(guò)建立案例庫(kù)采用案例推理，可以實(shí)現(xiàn)快速得出初步方案，大大提高了工程效率，減小了施工設(shè)計(jì)難度，具有參考意義。并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證，本模型可以用于鐵路隧道工程措施方案前期設(shè)計(jì)的輔助決策中。

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