基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改擴(kuò)建高速公路運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)

謝旺祥　熊　艷

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司　貴陽(yáng)　550081)

基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改擴(kuò)建高速公路運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)

謝旺祥熊艷

(貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院股份有限公司貴陽(yáng)550081)

摘要為正確評(píng)估改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性，文中基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理建立了運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，同時(shí)在MATLAB軟件中通過(guò)C語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)了這一評(píng)價(jià)算法，并利用小平陽(yáng)高邊坡的改造進(jìn)行實(shí)例研究，對(duì)采取不同施工和交通組織方案的情況作比較評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果判斷危險(xiǎn)性的大小與危險(xiǎn)的來(lái)源。

關(guān)鍵詞高速公路改擴(kuò)建工程高邊坡T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性

運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性指的是某一高邊坡施工過(guò)程中，原有道路的運(yùn)營(yíng)在影響因素的作用下發(fā)生事故的概率。危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)是改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主要步驟之一，也是開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)性工作之一。廣義上說(shuō)，運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)是從高邊坡施工過(guò)程中各內(nèi)外影響因素發(fā)生的變化中，找尋運(yùn)營(yíng)安全事故發(fā)生機(jī)理，建立實(shí)用的評(píng)價(jià)模型，從而獲得運(yùn)營(yíng)安全事故發(fā)生的概率。

實(shí)施改擴(kuò)建的高速公路經(jīng)過(guò)的路線較長(zhǎng)，沿線地形地貌、地質(zhì)條件等均不相同，高邊坡改造時(shí)會(huì)給邊坡帶來(lái)失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)，以致可能造成交通中斷和運(yùn)營(yíng)安全事故。此外，高邊坡的施工會(huì)嚴(yán)重影響到原有高速公路上車輛的正常通行，從而給運(yùn)營(yíng)安全帶來(lái)危險(xiǎn)[1]。

現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的研究主要是從高速公路運(yùn)營(yíng)環(huán)境方面考慮的，雖然有些也考慮了道路條件、高邊坡穩(wěn)定性等因素[2-3]，但較少有人考慮改擴(kuò)建工程高邊坡施工對(duì)運(yùn)營(yíng)安全的影響。因此，筆者擬從多個(gè)方面，結(jié)合T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性大小,為正確評(píng)價(jià)其運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)水平奠定良好的基礎(chǔ)。

1基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型

1.1基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型的提出

T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法是將模糊數(shù)學(xué)原理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)相結(jié)合而產(chǎn)生的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法，它具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯兩者的優(yōu)點(diǎn)。這種方法既有較強(qiáng)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力，又能方便地表達(dá)模糊和定性的內(nèi)容[4-5]。

由于高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性的影響因素極其復(fù)雜，且T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自適應(yīng)與自我更新能力相當(dāng)強(qiáng)，還可以不斷修正隸屬函數(shù)。因此，選取T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)構(gòu)建高速公路改擴(kuò)建工程高邊坡施工過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，對(duì)運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)能取得較好的效果。

1.2運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)工程風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，可將改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性劃分為5個(gè)等級(jí)，見(jiàn)表1。

表1　運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

2基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)

2.1運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)成

通過(guò)對(duì)高速公路改擴(kuò)建工程特性、改擴(kuò)建工程高邊坡施工特性、高邊坡施工對(duì)運(yùn)營(yíng)安全的影響特性及運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性影響因素進(jìn)行分析，從地質(zhì)條件因素、邊坡施工因素、運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素和交通組織因素4個(gè)方面共選取18個(gè)主要的危險(xiǎn)性影響因素構(gòu)建運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中地質(zhì)條件因素方面包括地形地貌、巖土體類型、邊坡地質(zhì)構(gòu)造、邊坡坡形和地下水情況5個(gè)指標(biāo)；邊坡施工因素包括邊坡爆破方式、邊坡開(kāi)挖范圍、邊坡開(kāi)挖方式、邊坡防護(hù)方式和邊坡監(jiān)控方式5個(gè)指標(biāo)；運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素方面包括施工期間氣候條件、道路拓寬方式、作業(yè)路段道路情況和交通流特性4個(gè)指標(biāo)；交通組織因素方面包括交通管制措施、交通疏導(dǎo)措施、交通信息發(fā)布措施和交通防護(hù)措施4個(gè)指標(biāo)。

2.2模型參數(shù)的選取

隸屬度函數(shù)的個(gè)數(shù)和輸入/輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)依據(jù)樣本的維數(shù)來(lái)確定。由于每個(gè)指標(biāo)數(shù)值分為5個(gè)等級(jí)，且運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括18個(gè)指標(biāo)，因而有18個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的模糊分割數(shù)為5，取一個(gè)輸出神經(jīng)元明確運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)，因而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為18-90-1，也就是隸屬度函數(shù)有90個(gè)且均選取高斯函數(shù)。選取19組系數(shù)P0～P18，隸屬度函數(shù)的寬度b和中心c隨機(jī)獲取。誤差e=0.001，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率取α=0.05。

2.3樣本的準(zhǔn)備與輸出值

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法必須要有許多樣本數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練和驗(yàn)證模型，由于對(duì)高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)的真實(shí)數(shù)據(jù)比較難找，如果只采用運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性指標(biāo)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)少，所以本文采用MATLAB7.11.0的Linspace函數(shù)按等間隔均勻分布方式內(nèi)插值運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)生成樣本，運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)與輸出值的關(guān)系見(jiàn)表2。在各級(jí)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)共生成500個(gè)訓(xùn)練樣本和50個(gè)檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)。

表2　運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)與模型輸出值的關(guān)系

2.4編程實(shí)現(xiàn)

根據(jù)T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，在MATLAB中通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)算法。

2.5訓(xùn)練及測(cè)試結(jié)果分析

對(duì)隸屬度函數(shù)的參數(shù)與系數(shù)進(jìn)行初始化，歸一化處理訓(xùn)練樣本，再用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

利用MATLAB軟件，迭代5 000次。所編制程序的運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖1、圖2，從圖中可以看出網(wǎng)絡(luò)輸出值與預(yù)測(cè)值的差距相當(dāng)小，因而網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)精度符合要求。

圖1　訓(xùn)練樣本實(shí)際輸出值與預(yù)測(cè)值的比較

圖2　測(cè)試樣本實(shí)際輸出值與預(yù)測(cè)值的比較

2.6應(yīng)用舉例

柳州至南寧高速公路改擴(kuò)建工程小平陽(yáng)高邊坡位于泉南高速公路K1369+300～K1369+500段，高速公路橫切山體邊緣，挖方段路線長(zhǎng)約200m?，F(xiàn)擬于路塹兩側(cè)加寬建設(shè)，邊坡右側(cè)切坡最高57.2m。小平陽(yáng)高邊坡所在區(qū)域?yàn)槿芪g平原微丘地貌單元，坡度較陡。該區(qū)未見(jiàn)地表水存在，水文地質(zhì)條件簡(jiǎn)單。原邊坡高約53.5m，整體穩(wěn)定性較好。

根據(jù)柳南高速公路改擴(kuò)建工程小平陽(yáng)高邊坡施工的實(shí)際情況，在綜合考慮多位專家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值表，依托工程高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型中的輸入數(shù)據(jù)選取見(jiàn)表3，代入所建立的模型中。圖3是模型運(yùn)行的輸出結(jié)果，模型預(yù)測(cè)輸出值2.5

表3　柳南高速改擴(kuò)建小平陽(yáng)高邊坡工程運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性計(jì)算參數(shù)

圖3　運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)輸出值

雖然依托工程的運(yùn)營(yíng)安全事故發(fā)生概率低，但是假如在實(shí)際施工過(guò)程中，邊坡爆破方式采用常規(guī)爆破，爆破開(kāi)挖不及時(shí)封閉交通且防護(hù)不到位的情況下，高邊坡施工過(guò)程中的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性會(huì)大幅增加。此處將利用危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)Matlab程序得出該種情況下的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)，以此作對(duì)比分析。根據(jù)之前輸入模型參數(shù)的選取方法，確定對(duì)比方案下的運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性計(jì)算參數(shù)見(jiàn)表4，Matlab程序運(yùn)行結(jié)果見(jiàn)圖4。

表4　小平陽(yáng)高邊坡工程對(duì)比方案運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性計(jì)算參數(shù)

圖4　對(duì)比方案運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)結(jié)果

2.7結(jié)果分析

根據(jù)上述研究,可知柳南高速公路改擴(kuò)建工程施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全危險(xiǎn)性等級(jí)是C級(jí),等級(jí)描述為偶爾發(fā)生。由圖4可見(jiàn)，對(duì)比方案模型輸出值3.5

以上分析表明，在高速公路改擴(kuò)建工程高邊坡施工過(guò)程中，如果不選擇合適的爆破方式，不采取合理的交通防護(hù)與組織方案，或者不按規(guī)范施工都勢(shì)必大大增加運(yùn)營(yíng)安全的危險(xiǎn)性。

3結(jié)論

預(yù)測(cè)結(jié)果表明，采用本文提出的基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型，既能有效地預(yù)測(cè)改擴(kuò)建高速公路高邊坡施工過(guò)程中運(yùn)營(yíng)安全的危險(xiǎn)性，又能找出不同項(xiàng)目中影響危險(xiǎn)性大小的主要因素，從而為后續(xù)整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管控工作完成了關(guān)鍵性的第一步。

在施工過(guò)程中可以利用本套預(yù)測(cè)體系預(yù)測(cè)危險(xiǎn)性，針對(duì)主要影響因素提出應(yīng)對(duì)措施，以提前預(yù)防和控制風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)保障施工順利及原有高速公路運(yùn)營(yíng)的安全暢通具有實(shí)際指導(dǎo)意義。

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收稿日期：2014-09-10

DOI10.3963/j.issn.1671-7570.2015.01.060