姚緒起

(平陰縣水務(wù)局,山東 平陰 250400)

0 引言

隨著社會(huì)的高速發(fā)展,各地對(duì)于水閘的需求量也逐漸增加[1]。由于在修建水閘的過(guò)程中危險(xiǎn)因素太多,導(dǎo)致水閘修建過(guò)程中的安全事故的發(fā)生比例也在升高[2]。探索一種可減少修建過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)的方法具有重大意義[3]。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其擁有其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有的最佳逼近性能以及全局最優(yōu)特性,且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,訓(xùn)練速度快。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前廣泛應(yīng)用各種預(yù)測(cè)領(lǐng)域[4-5]。而水閘過(guò)程中的安全分析從本質(zhì)上將也是對(duì)危險(xiǎn)的預(yù)測(cè),故研究將RBF網(wǎng)絡(luò)模型與水閘工程安全分析相結(jié)合,構(gòu)建了一種基于RBF網(wǎng)絡(luò)的水閘施工過(guò)程中的安全分析模型。以期通過(guò)RBF網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)幫助提高水閘工程施工過(guò)程中的安全性風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè),并對(duì)施工過(guò)程中的安全管理提高數(shù)據(jù)支持。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水閘施工安全分析模型中的應(yīng)用

1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

在水閘工程施工過(guò)程中,影響水閘施工安全的因素多種多樣,一般的水閘安全分析系統(tǒng)很難對(duì)水閘施工過(guò)程中的安全性進(jìn)行正確預(yù)測(cè)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)復(fù)雜化的問(wèn)題進(jìn)行非線性建模,然后通過(guò)其誤差反饋機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)整,最終在模型的構(gòu)建過(guò)程中減少人為因素的影響,從而提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率[6-7]。徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因其可以有效地在找到存在與多維空間中的最佳訓(xùn)練數(shù)據(jù)平面,其常常被應(yīng)用于各種復(fù)雜化的預(yù)測(cè)問(wèn)題中。RBF網(wǎng)絡(luò)能夠模擬人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而使其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中隱藏層的神經(jīng)元函數(shù)成為最佳擬合平面的基函數(shù)。且RBF網(wǎng)絡(luò)中輸出層和中間層之間的具有獨(dú)特的加權(quán)結(jié)構(gòu)。RBF網(wǎng)絡(luò)與一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大致結(jié)構(gòu)一致,主要包括輸入層、隱藏層以及輸出層三部分結(jié)構(gòu)。但其映射關(guān)系異于一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),RBF網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系均通過(guò)非線性函數(shù)的線性組合進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

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

由圖1可得,RBF網(wǎng)絡(luò)三大組成部分分別為輸入層、隱藏層和輸出層。其中輸入層由若干個(gè)感知單元組成,輸入層作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與外界的界限,其主要功能是對(duì)外界的信息進(jìn)行接收,并將其傳輸至隱藏層。而隱藏層中包含了若干個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn),隱藏層節(jié)點(diǎn)一般由高斯基函數(shù)組成,高斯基函數(shù)的表達(dá)式如式(1)所示。

(1)

式中:αi(x)表示第i個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)的輸出結(jié)果;m表示隱藏層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;ci表示第i個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的高斯基函數(shù)的中心向量;σi表示第i個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)的基寬度;而X表示輸入的樣本;X包含了不同維數(shù)的x1,x2,…,xn。隱藏層的主要功能是對(duì)輸入的信息進(jìn)行響應(yīng),并通過(guò)高斯基函數(shù)對(duì)輸入信息進(jìn)行非線性映射,然后將通過(guò)隱藏層的信息運(yùn)輸至輸出層。輸出層結(jié)構(gòu)的主要功能是對(duì)隱藏層傳出的信息進(jìn)行最終響應(yīng),該部分由線性函數(shù)組成,其表達(dá)式如式(2)所示。

(2)

式中:yk表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果;ωik為隱藏層和輸出層之間的權(quán)值;而p表示輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,隱藏層結(jié)構(gòu)主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換,將輸入數(shù)據(jù)X變換為αi(x),而輸出層結(jié)構(gòu)主要是對(duì)αi(x)進(jìn)行線性變換得到最終輸出結(jié)果,通過(guò)兩次不同線性的變換不僅可以提高整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度,還可以提高其非線性映射的能力。因?yàn)镽BF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中存在作用不同的線性權(quán)值函數(shù)和非線性函數(shù),故對(duì)于該網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)任務(wù)包含兩個(gè)目標(biāo)。其一是對(duì)隱藏層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、每個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的中心向量及寬度進(jìn)行確定,另一個(gè)目標(biāo)是計(jì)算出隱藏層和輸出層之間的權(quán)值ωik。在此次研究中,使用正交最小二乘算法作為學(xué)習(xí)算法對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)過(guò)程中,首先利用學(xué)習(xí)算法選取輸入樣本的數(shù)據(jù)中心,通過(guò)確定數(shù)據(jù)中心來(lái)找到隱藏層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、每個(gè)隱藏層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的中心向量及寬度。然后依據(jù)影響程度的不同從N個(gè)列向量中依次找M個(gè)向量構(gòu)φ′∈RN*N,直至最后誤差精度達(dá)到目標(biāo)值,具體目標(biāo)如式(3)所示。

(3)

1.2 水閘工程施工安全分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

若需要對(duì)水閘工程施工安全分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行構(gòu)建,需要先對(duì)水閘工程的施工安全因素進(jìn)行分析和整理,根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)類型建立不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[8-9]。故需要對(duì)水閘工程施工過(guò)程中的安全因素進(jìn)行歸類,研究通過(guò)對(duì)水閘工程施工的整體過(guò)程進(jìn)行分析,得到如圖2所示的水閘工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)分類圖。

圖2 水閘工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)分類

從圖2中可得,研究將水閘工程施工中的安全風(fēng)險(xiǎn)分為五大類,這五類風(fēng)險(xiǎn)分別為作業(yè)人員的安全風(fēng)險(xiǎn)、作業(yè)工具的安全風(fēng)險(xiǎn)、施工環(huán)境的安全風(fēng)險(xiǎn)、施工管理的安全風(fēng)險(xiǎn)、施工技術(shù)的安全風(fēng)險(xiǎn)。其中作業(yè)人員的安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括作業(yè)人員自身的專業(yè)技能情況、安全意識(shí)、身體健康情況以及心理狀況等自身因素;而作業(yè)工具的安全風(fēng)險(xiǎn)主要是指作業(yè)機(jī)械設(shè)備的性能、維修保養(yǎng)情況以及施工材料的合格情況等用于水閘工程施工的工具的安全風(fēng)險(xiǎn)。作為水閘工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)五大類中唯一不可控的安全風(fēng)險(xiǎn),施工環(huán)境的安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括施工場(chǎng)地附近的水域環(huán)境以及天氣氣候情況等,其對(duì)水閘工程的施工過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)最高[10-11]。施工管理的安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括施工安全管理人員的配備、施工安全方案和安全管理制度的制定以及安全教育的實(shí)施[12]。施工技術(shù)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要包括施工作業(yè)條件、高處作業(yè)以及邊坡最陡坡度、平倉(cāng)搗鼓等技術(shù)的安全風(fēng)險(xiǎn)。不同的安全風(fēng)險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致發(fā)生不同程度的安全事故,研究通過(guò)對(duì)不同類型的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分組,從而對(duì)每一類的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整體預(yù)估風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而更好地規(guī)避水閘施工風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)水閘工程施工安全風(fēng)險(xiǎn)分類的進(jìn)行分析可構(gòu)建水閘施工過(guò)程中安全分析的RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)建的RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 水閘工程施工安全分析RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

從圖3中可看出,研究構(gòu)建的水閘施工過(guò)程中的安全分析RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要分為兩個(gè)層級(jí)、六個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。其中以水閘施工過(guò)程中的安全分析網(wǎng)絡(luò)作為第一層級(jí),而作業(yè)人員不安全行為網(wǎng)絡(luò)、作業(yè)工具不安全狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)、施工環(huán)境網(wǎng)絡(luò)、施工管理網(wǎng)絡(luò)、施工技術(shù)網(wǎng)絡(luò)作為第二層級(jí)。在實(shí)際水閘施工過(guò)程中,可利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)際的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估,根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)施工過(guò)程中可能出現(xiàn)的安全事故進(jìn)行合理規(guī)避,減少水閘施工過(guò)程中的安全事故[14-15]。

2 水閘工程施工安全分析RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能分析

2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練結(jié)果分析

為了對(duì)水閘施工過(guò)程中包含不同安全風(fēng)險(xiǎn)的六種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行檢測(cè),研究選用Matlab工具箱對(duì)其進(jìn)行仿真,并選取50個(gè)實(shí)例樣本作為訓(xùn)練樣本,分別對(duì)六個(gè)不同RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練。其中施工人員安全RBF、施工工具安全RBF、施工環(huán)境RBF的訓(xùn)練誤差變化曲線如圖4所示。

圖4 施工人員安全RBF、施工工具安全RBF、施工環(huán)境RBF的訓(xùn)練誤差曲線

從圖4中可以看出,施工人員安全RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為10次時(shí),達(dá)到了誤差精度目標(biāo)0.001,此時(shí)施工人員安全RBF網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為0.000 864;施工工具安全RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為14次時(shí),達(dá)到了誤差精度目標(biāo)0.001,此時(shí)施工工具安全RBF網(wǎng)絡(luò)均方誤差為0.000 138;施工環(huán)境RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為11次時(shí),達(dá)到了誤差精度目標(biāo)0.001,此時(shí)施工環(huán)境RBF網(wǎng)絡(luò)均方誤差為0.000 682。由上述結(jié)果可得,施工人員安全RBF、施工工具安全RBF、施工環(huán)境RBF三種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)十多次的模型訓(xùn)練后可得到自身的誤差精度目標(biāo)。研究除了得到上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差外,另外三種安全風(fēng)險(xiǎn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(施工技術(shù)RBF、施工管理RBF、施工安全RBF)的訓(xùn)練誤差變化曲線如圖5所示。

由圖5可得,施工技術(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為9次時(shí),達(dá)到了誤差精度目標(biāo)0.001,此時(shí)施工技術(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為0.000 952;施工管理RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為13次時(shí),達(dá)到了誤差精度目標(biāo)0.001,此時(shí)施工管理RBF網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為0.000 787。施工安全RBF網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練次數(shù)為11次時(shí),達(dá)到了其誤差精度目標(biāo)0.01,此時(shí)施工安全RBF網(wǎng)絡(luò)的均方誤差為0.008 751。由上述結(jié)果可得,施工人員安全RBF、施工工具安全RBF、施工環(huán)境RBF三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)十次左右模型訓(xùn)練后均可以達(dá)到自身模型的誤差精度目標(biāo)。擁有較好的預(yù)測(cè)性能,可對(duì)相應(yīng)的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。綜上所述,研究提出的六種針對(duì)水閘施工過(guò)程中的安全分析的RBF網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后均擁有較好的預(yù)測(cè)性能,可通過(guò)這六種RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)水閘施工過(guò)程中的安全狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),幫助水閘施工單位規(guī)避可控制的安全事故。

圖5 三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練曲線

2.2 水閘施工過(guò)程中六種RBF模型實(shí)證分析

為了驗(yàn)證研究提出的六種RBF模型的實(shí)際安全分析性能,研究采用MATLAB提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)沙扒水閘工程進(jìn)行安全分析。選取沙扒水閘工程的12個(gè)樣本作為研究對(duì)象,并按照不同樣本的情況,將所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)結(jié)果分為高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、安全四個(gè)等級(jí),其對(duì)應(yīng)輸出分別為4、3、2、1。研究利用提出的六種RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)選取的12個(gè)樣本進(jìn)行分析。其中施工人員安全RBF和施工工具安全RBF的期望輸出和實(shí)際輸出結(jié)果如圖6所示。

圖6 施工人員安全和施工工具安全RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與期望結(jié)果對(duì)比圖

由圖6可得,施工人員安全RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果均相差不大,其中9號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.087 2;施工工具安全RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果也相差不大,其中5號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.076 2。圖7為另兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)施工環(huán)境RBF、施工管理RBF的實(shí)際輸出與期望輸出對(duì)比圖。

從圖7中可看出,施工環(huán)境RBF網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果均相差不大,其中1號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.078 6;施工管理RBF網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果也相差不大,其中3號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.102 3。另外兩種施工技術(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)和施工安全RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果和期望結(jié)果之間的對(duì)比圖如圖8所示。

圖7 施工環(huán)境和施工管理RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與期望結(jié)果對(duì)比圖

圖8 施工技術(shù)和施工安全RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與期望結(jié)果對(duì)比圖

由圖8可得,施工技術(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果均相差不大,其中2號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.113 3;施工安全RBF網(wǎng)絡(luò)在十二個(gè)樣本中的輸出結(jié)果與期望結(jié)果也相差不大,其中4號(hào)樣本的輸出結(jié)果和期望結(jié)果相差最大,為0.077 5。綜上,六種RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)于安全等級(jí)的預(yù)測(cè)均與期望等級(jí)相差不大,且最大誤差在0.1左右,不影響整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的判斷。故可利用研究提出的RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)水閘施工過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)估,并根據(jù)結(jié)果采取適當(dāng)措施避免安全事故的發(fā)生,從而加大水閘施工過(guò)程中的安全性。

3 結(jié)語(yǔ)

在水閘施工過(guò)程中存在諸多安全隱患,近些年來(lái)在水閘施工過(guò)程中發(fā)生了較多的安全事故。為了幫助水閘施工隊(duì)伍提高施工過(guò)程的安全性,研究將水閘工程過(guò)程中的安全影響因素融入RBF模型中,構(gòu)建了一個(gè)水閘施工安全分析模型。對(duì)這模型中的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果顯示,施工人員安全、施工工具安全、施工環(huán)境、施工管理、施工技術(shù)、施工安全RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果和期望結(jié)果的最大差值分別為0.087 2、0.076 2、0.078 6、0.102 3、0.113 3、0.077 5。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,研究提出的安全分析模型可以有效地對(duì)水閘施工過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)級(jí),以此來(lái)幫助施工隊(duì)伍進(jìn)行安全預(yù)警。