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安全管理網(wǎng)

基于GA-ANN的建筑生產(chǎn)安全評價方法研究

作者:蘇勝  
評論: 更新日期:2010年10月13日

  3遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑安全評價模型

  為了選取最優(yōu)權(quán)值,減小極小化目標(biāo)輸出和實(shí)際輸出之間的誤差,采用反向傳播算法和遺傳算法相結(jié)合,對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行求解。綜合安全評價步驟如下:

  步驟1:確定安全評價對象集。

  步驟2:建立安全評價指標(biāo)體系。系統(tǒng)的安全狀況可用一系列評價指標(biāo)表示,每個指標(biāo)都從不同的側(cè)面刻畫系統(tǒng)的安全狀況,以此確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù),構(gòu)筑人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

  步驟3:應(yīng)用AHP方法確定與各項(xiàng)安全評價指標(biāo)相對應(yīng)的初始權(quán)重系數(shù)。相對于某種安全評價目的來說,評價指標(biāo)之間的相對重要性是不同的,安全評價指標(biāo)之間的相對重要性的大小是靠權(quán)重系數(shù)的大小來體現(xiàn)的。

  步驟4:令種群代數(shù)k←k+1。

  步驟5:初始化染色體,并檢驗(yàn)其可行性。

  步驟6:通過交叉、變異、復(fù)制更新權(quán)重向量。

  步驟7:選擇安全評價的指標(biāo)的學(xué)習(xí)樣本,供GA-ANN訓(xùn)練,學(xué)習(xí)。利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來計算染色體的誤差和適應(yīng)度。

  步驟8:根據(jù)誤差函數(shù)計算每個權(quán)重向量的適應(yīng)度。

  步驟9:如果k〈N,返回步驟2。

?

  步驟12:給出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)解。

  4 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建筑安全評價系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)

  4.1 數(shù)據(jù)處理
  
設(shè)建筑安全評價的影響因素有6個指標(biāo),各項(xiàng)評價指標(biāo)的等級分為五等,劃分的分值范圍如下:“很好”(100~85)、“較好”(85~70)、“一般”(70~55)、“較差”(55~40)、“很差”(40~0)。請100位專家對每項(xiàng)工程的各項(xiàng)安全評價指標(biāo)進(jìn)行評判。令“很好”賦于隸屬度1,“較好”賦于隸屬度0.8,“一般”賦于隸屬度0.6,“較差”賦于隸屬度0.4,“很差”賦于隸屬度,則可由下式得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。

  其中k i為專家評價為某一個等級的專家數(shù)占專家總數(shù)的比例。

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