粗糙集模糊評判神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道施工安全狀態(tài)評估

探討當(dāng)因素分析和多元回歸方法的使用條件未得到滿足時,是否可采用粗糙集方法進(jìn)行觀察變量的精簡,以及是否可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測效度檢驗(yàn)。理論分析了粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心理測量中應(yīng)用的可能性,并運(yùn)用粗糙集對于人事干部勝任力評估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,比較了7種離散化方法和2種約簡算法構(gòu)成的14種組合,發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用manual方法進(jìn)行離散化、遺傳算法進(jìn)行約簡時,能夠很好地對觀測變量進(jìn)行精簡;運(yùn)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠比等級回歸方法更好地進(jìn)行預(yù)測效度檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明對于處理心理測量中的非等距變量,粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常有用的方法。

本文依據(jù)建筑施工過程安全狀態(tài)特征,從人、機(jī)、環(huán)境、管理四個方面進(jìn)行分析,構(gòu)建了建筑施工安全評價(jià)指標(biāo)體系,并將粗糙集理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩種方法相結(jié)合,建立了基于粗糙集-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價(jià)模型,對建筑施工過程安全狀況進(jìn)行評價(jià),即:首先通過專家評議同粗糙集理論相結(jié)合,對評價(jià)指標(biāo)體系中的各指標(biāo)進(jìn)行約簡,并確定影響建筑施工安全的核心因素;然后將經(jīng)粗糙集約簡后的評價(jià)指標(biāo)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行處理和計(jì)算。通過實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證表明,經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的預(yù)測值同理論值相近,證明此種評價(jià)模型能為建筑施工安全評價(jià)提供合理的依據(jù)。

審計(jì)意見類型及其預(yù)測結(jié)果受到企業(yè)各利益相關(guān)方的高度關(guān)注。同時選用財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量,構(gòu)建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計(jì)意見預(yù)測模型。將領(lǐng)域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進(jìn)行指標(biāo)約簡,提取關(guān)鍵指標(biāo),再將約簡的指標(biāo)體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量。以2013—2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進(jìn)行審計(jì)意見預(yù)測對比分析,結(jié)果表明：本模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到97.06%,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；騿渭兝秘?cái)務(wù)指標(biāo)建模的預(yù)測效果相比具有更好的預(yù)測效果。

根據(jù)隧道施工安全評價(jià)所存在的模糊性和隨機(jī)性的特點(diǎn),在建立多級模糊綜合評價(jià)的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,借用信息論中熵的概念計(jì)算客觀權(quán)重的方法,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論,建立二級模糊綜合評價(jià)模型,提高了隧道施工安全現(xiàn)狀評價(jià)的客觀性和科學(xué)性,具有一定的工程實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

審計(jì)意見類型及其預(yù)測結(jié)果受到企業(yè)各利益相關(guān)方的高度關(guān)注.同時選用財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量,構(gòu)建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的審計(jì)意見預(yù)測模型.將領(lǐng)域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進(jìn)行指標(biāo)約簡,提取關(guān)鍵指標(biāo),再將約簡的指標(biāo)體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入變量.以2013-2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進(jìn)行審計(jì)意見預(yù)測對比分析,結(jié)果表明:本模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到97.06％,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?；騿渭兝秘?cái)務(wù)指標(biāo)建模的預(yù)測效果相比具有更好的預(yù)測效果.

廈門市快速公路某隧道工程施工條件復(fù)雜,安全影響因素多,安全事故危害大,在安全監(jiān)控過程中建立有效的安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法是確保施工安全的關(guān)鍵。本文基于模糊數(shù)學(xué)理論,針對該工程的施工特點(diǎn),建立了隧道施工安全風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評判模型。對該隧道工程的施工安全風(fēng)險(xiǎn)因素的辨識進(jìn)行了深入的分析;確定各施工安全風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重;劃分施工安全風(fēng)險(xiǎn)水平等級;建立隸屬度函數(shù),對風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行模糊估計(jì);并進(jìn)行模糊綜合評判。實(shí)踐證明該方法能有效反映該隧道施工的安全狀況,在隧道工程施工安全評估中具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

隧道和地下工程施工是一個受地質(zhì)條件、巖土體性質(zhì)、開挖方法和支護(hù)結(jié)構(gòu)、施工組織及管理等多種復(fù)雜因素影響的動態(tài)過程,合理的安全風(fēng)險(xiǎn)分析與評價(jià)是及時、適當(dāng)?shù)夭扇?yīng)對措施降低安全風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵.基于已有的巖體隧道施工的五級風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)準(zhǔn)和二層安全風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系,通過對非定量的因素進(jìn)行定量化處理,利用層次分析法求得各個指標(biāo)的權(quán)重,建立了相應(yīng)的評判因素集與評判矩陣.采用這種方法對蘭武二線烏鞘嶺隧道f7斷層段的原定施工方案的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià),得出了較為合理的結(jié)果.

針對高速公路隧道施工系統(tǒng)的安全評價(jià)問題，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合，研究建立了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型。文中描述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和原理，闡明了該評價(jià)系統(tǒng)的工作原理及實(shí)現(xiàn)方法。該評價(jià)模型具有對環(huán)境變化的自學(xué)習(xí)能力，對權(quán)值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，通過適當(dāng)補(bǔ)充學(xué)習(xí)樣本，可以實(shí)現(xiàn)歷史經(jīng)驗(yàn)與新知識完美結(jié)合，動態(tài)地評價(jià)公路隧道施工系統(tǒng)的安全狀態(tài)。

為了從根本上提高電力企業(yè)員工的安全意識,減少由于人因失誤造成的電力生產(chǎn)事故,本文基于粗糙集與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了電力企業(yè)員工安全等級評價(jià)模型,模型中將粗糙集作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前置系統(tǒng),以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性。經(jīng)過實(shí)驗(yàn),訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較好地獲取并保存了員工安全等級評價(jià)的知識和經(jīng)驗(yàn),證明此種評價(jià)模型能為電力企業(yè)生產(chǎn)中員工安全等級評價(jià)提供合理的依據(jù)。

研究房地產(chǎn)價(jià)格準(zhǔn)確預(yù)測問題。由于房地產(chǎn)價(jià)格影響因子間信息嚴(yán)重冗余,受到社會上多種因素的影響。傳統(tǒng)預(yù)測方法不能消除因子間的冗余信息,導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間長、預(yù)測精度低。為了提高房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)測精度,提出一種粗糙集理論bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理論消除房地產(chǎn)價(jià)格因子間冗余信息,提取重要因子,然后采用非線性預(yù)測能力非常強(qiáng)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)建模,用建立好的模型對房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,rs-bpnn房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測速度比傳統(tǒng)預(yù)測方法快,預(yù)測精度更高,說明rs-bpnn的預(yù)測結(jié)果可以為政策制定者和房地商及買房提供參考。

針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的網(wǎng)絡(luò)冗余性較大的問題,提出一種基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。該方法將粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合在一起,利用粗糙集理論在知識獲取方面具有智能的特點(diǎn),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從大量的原始數(shù)據(jù)中提取精簡的規(guī)則,從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元個數(shù),簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提高系統(tǒng)的速度。最后通過仿真研究表明該方法能有效地改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間較長的缺點(diǎn)。

目的通過對鋁電解生產(chǎn)過程中的故障進(jìn)行有效地診斷來提高鋁的生產(chǎn)效率和節(jié)約能源.方法把粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來應(yīng)用在鋁電解的故障診斷中.先用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(som)對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化后得到?jīng)Q策表,然后用粗糙集理論對決策表進(jìn)行約簡得到最簡決策表,根據(jù)最簡決策表設(shè)計(jì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鋁電解中的故障進(jìn)行診斷.結(jié)果用粗糙集對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理可以簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),減少計(jì)算量和訓(xùn)練時間,從而提高整個診斷系統(tǒng)的診斷效率、故障診斷準(zhǔn)確率在90%以上.結(jié)論該方法能夠?qū)︿X電解中的故障做出正確的診斷.

回顧施工項(xiàng)目安全管理和安全管理研究現(xiàn)狀,建立建設(shè)項(xiàng)目安全管理指標(biāo)體系。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性函數(shù)逼近能力,對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素程度預(yù)測。針對該網(wǎng)絡(luò)當(dāng)數(shù)據(jù)量大時,其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、收斂慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),引入粗糙集對影響建設(shè)項(xiàng)目安全目標(biāo)的不確定性因素進(jìn)行約簡,找出最小不確定性風(fēng)險(xiǎn)因素集,大大簡化網(wǎng)絡(luò)輸入信息的表達(dá)空間維數(shù)。并結(jié)合粒子群算法收斂速度快、全局最優(yōu)的尋優(yōu)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),建立基于粗糙集——粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)項(xiàng)目安全預(yù)測系統(tǒng)。通過實(shí)例驗(yàn)證該系統(tǒng)的科學(xué)性和有效性。

針對公路隧道施工安全事故發(fā)生的特點(diǎn)和影響隧道安全施工的復(fù)雜因素,建立了公路隧道施工階段多層次多因子安全監(jiān)督動態(tài)評估指標(biāo)體系;運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)中的多層次多目標(biāo)模糊優(yōu)選模型,建立隧道施工安全監(jiān)督二級動態(tài)評估預(yù)警模型;利用層次分析法(ahp)計(jì)算各評估指標(biāo)參數(shù)的權(quán)值,使評估結(jié)果更客觀、更符合實(shí)際。通過對數(shù)學(xué)模型實(shí)際應(yīng)用,評估結(jié)果與實(shí)際安全狀況比較吻合;該數(shù)學(xué)模型對公路隧道施工安全監(jiān)督進(jìn)行動態(tài)評估具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義,為隧道施工安全管理工作提供了理論指導(dǎo)。

提出了一種對結(jié)構(gòu)可靠性進(jìn)行鑒定的新方法,該方法采用了人工智能技術(shù)來減少鑒定的主觀性.由于對結(jié)構(gòu)可靠性的認(rèn)識存在一定的模糊性,采用了多級模糊綜合評判進(jìn)行可靠性鑒定.根據(jù)現(xiàn)行鑒定規(guī)程,將結(jié)構(gòu)系統(tǒng)分為構(gòu)件、子單元、鑒定單元三個層次.首先,利用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出構(gòu)件對于不同可靠性等級的隸屬度,然后通過多級模糊綜合評判求得子單元及鑒定單元對于不同可靠性等級的隸屬度.同時,對于檢測參數(shù)的選取也進(jìn)行了討論.圖2,表2,參8.

針對現(xiàn)有隧道照明存在的大量電能浪費(fèi),提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)節(jié)能。將車速、車流量和洞外亮度做為系統(tǒng)的輸入,照明回路調(diào)光數(shù)值做為系統(tǒng)的輸出。系統(tǒng)主要用于自適應(yīng)控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了bp網(wǎng)絡(luò)。文章介紹了系統(tǒng)的功能和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。

海上施工建設(shè)單位多、施工設(shè)備多、人員復(fù)雜且點(diǎn)多面廣,施工安全的影響因素多而且模糊性強(qiáng),因此,提出應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評判法進(jìn)行海上施工安全評價(jià),并應(yīng)用層次分析法進(jìn)行各因素權(quán)重的確定。針對海上施工受氣象、海洋環(huán)境影響大的特點(diǎn),建立了海上施工安全評價(jià)的指標(biāo)體系,該體系包含施工作業(yè)、施工管理、氣象環(huán)境、通航環(huán)境4個1級指標(biāo),并利用改進(jìn)的動量bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行施工安全的評價(jià)預(yù)測,為指導(dǎo)海上施工安全提供了必要的理論基礎(chǔ)。

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價(jià)格評估模型,分析了影響商品住宅價(jià)格的因素,給出了商品住宅價(jià)格評估指標(biāo)體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計(jì)算實(shí)例說明了該模型用于商品住宅價(jià)格準(zhǔn)確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價(jià)格評估提供了科學(xué)的方法。

隧道工程具有復(fù)雜性和不確定性,其施工過程存在很大風(fēng)險(xiǎn)。該文調(diào)研隧道工程歷史案例,從問題、情景描述、求解方法和結(jié)果4個方面進(jìn)行案例庫的設(shè)計(jì)和歸納。根據(jù)粗糙集理論,利用差別矩陣實(shí)現(xiàn)對案例決策表特征值屬性約簡和屬性權(quán)重的學(xué)習(xí)。與傳統(tǒng)方法相比,該方法有利于減少主觀影響,提高風(fēng)險(xiǎn)評估準(zhǔn)確率和效率,保證了隧道施工的安全性。

基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)估算模型研究——通過分析粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和原理，提出基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的工程造價(jià)估算模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證其有效性，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值?！　?/p>

針對目前冰蓄冷空調(diào)運(yùn)行管理中存在的每日蓄冰量過多,耗能嚴(yán)重的問題,提出了基于粗糙集和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰蓄冷負(fù)荷的預(yù)測模型。該模型減少了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量,提高了冷負(fù)荷預(yù)測精度,有利于冰蓄冷空調(diào)的節(jié)能運(yùn)行。

在對財(cái)務(wù)狀況評價(jià)的機(jī)理和關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)分析的基礎(chǔ)上,提出了基于粗糙集的財(cái)務(wù)指標(biāo)屬性約簡方法,設(shè)計(jì)了財(cái)務(wù)狀況評價(jià)模型的構(gòu)建流程和檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)狀況評價(jià)模型。利用matlab軟件對146家房地產(chǎn)上市公司的2007-2012年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)狀況評價(jià)模型可以對房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)狀況作出評價(jià)。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合財(cái)務(wù)危機(jī)成因提出了房地產(chǎn)企業(yè)防范財(cái)務(wù)危機(jī)的建議。