黃偉 袁光杰

摘要：文章以橋梁施工風險的定義為主線，分析了常用橋梁風險評估方法的特點并取其長處，同時引入了熵理論和博弈論思想，提出了一種新的風險評估方法——基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風險預(yù)測模型，并以龐納子大橋為工程實例進行應(yīng)用分析。研究可知：該模型以減少主觀成分為原則，通過提高評價指標的準確度、全面性和科學性進而獲得可靠的風險預(yù)測值；該橋高墩施工風險值為0.348，判定該項目風險較低，在可接受范圍內(nèi)；主要風險因素依次為墩身垂直度、風荷載、日照溫差、混凝土強度等；建議在施工過程中對其墩身垂直度進行風險監(jiān)控。

關(guān)鍵詞：橋梁風險；博弈論；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；風險評估方法；風險預(yù)測

中圖分類號：U442.3+9? 文獻標識碼：A

文章編號：1673-4874（2024）04-0173-04

0 引言

隨著內(nèi)陸平原地區(qū)交通網(wǎng)日趨完善，公路橋梁建設(shè)的重心逐步向西部山區(qū)延伸［1］。這些橋梁往往處于風力大、溫濕差大等復(fù)雜環(huán)境，施工過程面臨的風險較大，如何識別和應(yīng)對施工過程中可能發(fā)生的風險問題顯得愈加突出。通過風險評估來解決前述問題成為近年來的一個新思路。

然而，國內(nèi)外學者關(guān)于橋梁風險分析理論的研究和應(yīng)用相對較少，現(xiàn)有常用風險評估方法也存在一定的不足。因此，本文以橋梁施工風險的定義為主線，分析常用橋梁風險評估方法的特點并取其長處，同時引入了熵理論和博弈論思想，提出一種新的風險預(yù)測模型，并以龐納子大橋為工程實例進行應(yīng)用，為指導(dǎo)工程風險評價提供高效準確的方法。

1 橋梁施工風險的定義及度量

在橋梁施工過程中，對相關(guān)利益團體的某種既定目標造成影響的不確定事態(tài)［2］，稱為橋梁施工的風險事態(tài)，簡稱橋梁施工風險。其一般的數(shù)學表達如式（1）所示，即風險值R是關(guān)于風險事件發(fā)生的概率p、風險后果c、目標利益發(fā)生的概率q和目標利益b的某種函數(shù)關(guān)系式，該式也呈現(xiàn)了風險與收益之間的博弈關(guān)系：

R=f（p，c，q，b）（1）

式中：R——風險的數(shù)值度量；

p——風險事件發(fā)生的概率；

c——風險事件引起的后果（損失）；

q——目標利益發(fā)生的概率；

b——目標利益。

其中，在并協(xié)原理下，風險事件發(fā)生的概率p與目標利益發(fā)生的概率q呈互補關(guān)系，見式（2）；當收益可忽略或難以衡量時［3］，可將式（1）簡化為如式（3）所示，即由風險事件發(fā)生的概率p和風險后果c來綜合表達風險值R。

p+q=1（2）

R=f（p，c）（3）

2 常用橋梁風險評估方法分析

常用的橋梁風險評估方法有層次分析法、模糊綜合評價法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法。

2.1 層次分析法

層次分析法（AHP）是將與決策相關(guān)的因素分解為目標、準則、指標等層次，對復(fù)雜決策問題的本質(zhì)、影響因素及其內(nèi)在關(guān)系等進行深入分析，利用較少的定量信息使決策的思維過程數(shù)學化，從而為復(fù)雜問題提供簡便的決策方法，適用于決策結(jié)果難以量化的場合。由層次分析法可計算風險因素的相對權(quán)重或發(fā)生概率，見式（4），但定量數(shù)據(jù)較少，定性成分多，其計算結(jié)果不易令人信服。

ω=f（p）f（p，c）（4）

2.2 模糊綜合評價法

模糊綜合評價法基于模糊數(shù)學將定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，適用于各種非確定性問題的解決。由模糊綜合評價法可計算風險值，見式（5）、式（6），但評價指標權(quán)重向量ω的初始判斷矩陣、評價指標關(guān)系矩陣S的構(gòu)建很大程度上受決策者主觀意向的影響，雙重主觀判斷使得評價結(jié)果向量B和風險值R的準確性有待商榷。

B=ω·S（5）

R=B～·MT（6）

式中：B——評價結(jié)果向量；

ω——評價指標權(quán)重向量；

S——評價指標關(guān)系矩陣；

B～——歸一化后的評價結(jié)果向量；

MT——評價等級的風險值向量。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指一種基于逆?zhèn)鞑ニ惴ǖ亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，其本質(zhì)為一個輸入向量x[DD（-*9]→[DD）]到輸出向量y[DD（-*9]→[DD）]的函數(shù)，（見式7）［4］。BP網(wǎng)絡(luò)以自學習、自適應(yīng)、非線性映射等優(yōu)點在函數(shù)逼近等領(lǐng)域應(yīng)用甚廣，其在運用中常與層次分析法相結(jié)合，將由層次分析法解得的各風險指標權(quán)重作為網(wǎng)絡(luò)中目標項目的變量，同時使自變量涵蓋了層次分析法準確度不高的特性，進而影響了網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值。

y→=f（x→）（7）

3 基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風險預(yù)測模型

基于上述對常用橋梁風險評估方法的分析，引入熵理論和博弈論思想，提出一種新的風險預(yù)測模型。

3.1 熵權(quán)法

在信息論中，熵為系統(tǒng)無序程度的度量。

熵權(quán)法是基于工程項目歷史或現(xiàn)有客觀數(shù)據(jù)的考察利用，有較強的數(shù)理依據(jù)，其基本思路是根據(jù)指標的變異程度來確定客觀權(quán)重。對于某項指標，其信息熵值越小，表明該指標的離散程度越大，在綜合評價的權(quán)重越大，反之則相反。若某項指標的值均相等，則該指標在綜合評價中不起作用。因此，熵權(quán)本身并不表示指標權(quán)重，而表示在該指標下對評價對象的區(qū)分度。

3.2 博弈論集化模型

博弈論集化模型的核心思想是在不同賦權(quán)方法所獲取的指標權(quán)重之間尋求一致或妥協(xié)，極小化可能的權(quán)重與各基本權(quán)重之間的偏差［5］，提高指標賦權(quán)的科學性。具體實現(xiàn)過程如下：

運用AHP、熵權(quán)法對評價指標進行求解，可得指標權(quán)重集如式（8）所示，記基本權(quán)重向量ωl的任意線性組合如式（9）所示。運用博弈論集化模型在前述兩種不同權(quán)重之間進行優(yōu)化，由優(yōu)化目標（ω與ωl的離差極小化）可推導(dǎo)出決策模型如式（10）所示。

ωl=（ωl1，ωl2，…，ωln） l=1，2（8）

ω=∑2l=1αlωl（9）

式中：αl——線性組合系數(shù)。

min‖∑2i=1αiωTi-ωTl‖（10）

根據(jù)矩陣的微分性質(zhì)，上述決策模型的最優(yōu)化一階導(dǎo)數(shù)條件［6］如式（11）所示，對應(yīng)式（12）的線性方程組。

∑i=1αiωlωTi=ωlωTl（11）

ω1·ωT1ω1·ωT2ω2·ωT1ω2·ωT2α1α=ω1·ωT1ω2·ωT2（12）

解式（11）并按式（13）進行歸一化處理，最終可求得綜合指標權(quán)重如式（14）所示。

αl=αl∑2l=1αl（13）

ω=∑2l=1αlωl（14）

3.3 基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風險預(yù)測模型

在定性定量綜合風險評估中，指標權(quán)重的確定尤為重要。

為得到更準確、更全面的工程指標權(quán)重，以減少主觀成分為原則，在僅考慮“風險事件發(fā)生的概率p”這一判斷準則下，立足于博弈論并以Nash均衡為協(xié)調(diào)目標［5］對AHP權(quán)重、熵權(quán)進行優(yōu)化，可根據(jù)實際相似工程評價指標的變異程度，通過熵權(quán)對AHP指標權(quán)重進行修正，提高指標的準確度；同時，避免了單一賦權(quán)方法的片面性，獲得兼顧專家意見和項目客觀情況的綜合權(quán)重，提高了指標的全面性、科學性。

聯(lián)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學習和存貯大量類似項目輸入-輸出（風險事件發(fā)生的概率p-風險值R）模式映射關(guān)系的特性，合理有效地解決了非正態(tài)分布、非線性的風險預(yù)測問題［7］。

基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風險預(yù)測模型技術(shù)路線如圖1所示。該模型適用于決策系統(tǒng)難以定量的情形。

4 工程應(yīng)用

4.1 工程概況

G580線和田至康西瓦公路工程龐納子大橋位于新疆和田地區(qū)，主橋橋跨布置為100 m+100 m的預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)剛構(gòu)橋（下頁圖2），T構(gòu)采用懸臂施工，最大懸臂長度為93 m，橋?qū)? m，主墩為空心薄壁墩（下頁圖3），高161 m，其墩高位居國內(nèi)同類型橋梁中第6位，采用爬模施工。

由于本橋結(jié)構(gòu)體系復(fù)雜，同時橋址區(qū)位于峽谷風口地帶、地震基本烈度為Ⅷ度的高海拔區(qū)域（橋面海拔約2 460 m），加之高溫差、高紫外線、干旱等氣候條件的影響，使得施工過程中不確定因素較多，施工難度較大。針對該橋建設(shè)條件的特殊性，應(yīng)加強對施工技術(shù)和方案的研究［3］，開展施工過程風險評估工作。

4.2 實橋應(yīng)用

由于超高墩連續(xù)剛構(gòu)橋主墩施工控制參數(shù)較主梁少，沒有預(yù)應(yīng)力束張拉控制等參數(shù)，且墩身截面較主梁尺寸較小，不利于不平衡荷載等工況的模擬，部分主墩施工風險指標難以量化。因此，采用基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風險預(yù)測模型對該橋高墩施工風險進行預(yù)測。

通過典型案例分析并結(jié)合工程實際，識別高墩施工風險因素進而建立具有層次結(jié)構(gòu)的風險預(yù)測指標體系，具體如圖4、表1所示。

基于上述風險預(yù)測指標體系，分別運用AHP、熵權(quán)法對各層評價指標進行求解。由于篇幅限制，此處直接給出各評價指標的權(quán)重ω1、ω2，如式（15）、式（16）所示。

ω1=0.107，0.088，0.066，0.396，0.134，0.111，0.052，0.046（15）

ω2=0.110，0.053，0.055，0.397，0.170，0.111，0.057，0.047（16）

由博弈權(quán)重集化式（10）～（14），求出該項目施工風險評價指標的綜合權(quán)向量ω，如式（17）所示。

ω=0.108，0.077，0.063，0.396，0.145，0.111，0.053，0.046（17）

利用Matlab軟件創(chuàng)建該指標體系下的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為確保網(wǎng)絡(luò)（函數(shù)）的準確性，選取10座經(jīng)項目驗證的超高墩T構(gòu)橋（如赫章特大橋等）作為網(wǎng)絡(luò)的訓練和測試樣本。隨機抽取9組數(shù)據(jù)作為訓練集，1組數(shù)據(jù)作為測試集，具體數(shù)據(jù)如下頁表2所示。

將評價指標Pi作為輸入層神經(jīng)元，將風險值R作為輸入層神經(jīng)元，采用試湊法確定網(wǎng)絡(luò)收斂最快、誤差最小時對應(yīng)的隱藏層節(jié)點數(shù)為3［7］，其結(jié)構(gòu)如下頁圖5所示。

然后將所有樣本代入后檢驗得，10組數(shù)據(jù)平均相對誤差為0.489%，最大誤差為1.57%，故該網(wǎng)絡(luò)擬合較好，可用于超高墩T構(gòu)橋主墩施工風險預(yù)測。

將龐納子大橋高墩施工風險評價指標的綜合權(quán)向量ω輸入上述網(wǎng)絡(luò)，得到風險預(yù)測值為0.348，由表3可判定該項目風險較低，在可接受范圍內(nèi)。

根據(jù)綜合權(quán)向量ω及表2中風險指標Pi-風險值R之間的映射關(guān)系可知，該項目施工主要風險因素依次為：墩身垂直度、風荷載、日照溫差、混凝土強度等。其中，風荷載、日照溫差均會影響高墩的垂直度，因此建議在該項目施工過程中對其墩身垂直度進行風險監(jiān)控。

5 結(jié)語

（1）基于博弈論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁風險預(yù)測模型以減少主觀成分為原則，通過提高評價指標的準確度、全面性和科學性進而獲得可靠的風險預(yù)測值。

（2）由預(yù)測模型求得龐納子大橋高墩施工風險值為0.348，判定該項目風險較低，在可接受范圍內(nèi)。

（3）該項目施工主要風險因素依次為：墩身垂直度、風荷載、日照溫差、混凝土強度等。

（4）建議在該項目施工過程中對其墩身垂直度進行風險監(jiān)控。

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作者簡介：黃 偉（1988—），研究方向：橋梁風險評估、橋梁健康監(jiān)測。