[发明专利]建筑施工安全综合评价模型的训练方法在审
申请号: | 202010630017.0 | 申请日: | 2020-07-02 |
公开(公告)号: | CN111784167A | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 张裕;夏睿;叶晓桐 | 申请(专利权)人: | 上海应用技术大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/08;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
地址: | 200235 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 建筑 施工 安全 综合 评价 模型 训练 方法 | ||
1.一种建筑施工安全综合评价模型的训练方法,其特征在于,包括:
步骤S1:构造评价指标体系,将目标层、准则层和指标层自上而下依据指标重要性分解成由若干评价指标组成的多层次系统;
步骤S2:将获取的评分经过标准化处理,变成在[0,1]之间的无量纲值,确定底层评价指标的评分;
步骤S3:归一运算,对评价指标体系自下而上进行层次化量化运算,首先获取指标层C的指标隶属度;
步骤S4:进行评价指标相关性分析,依据“互补”与”非互补”的原则获取准则层B的指标隶属度,并依据权重对准则层B的指标隶属度进行排序分析据此给出评价建议;
步骤S5:对准则层B进行归一运算,并对准则层B的指标进行相关性分析,依据“互补”与”非互补”的原则获取目标层A的指标隶属度;
步骤S6:构建指标层C与目标层A的指标隶属度映射关系,依据指标隶属度映射关系获得最终的综合评价值,以此判断系统安全等级;
步骤S7:构建BP神经网络模型,带入最终的综合评价值进行训练,获得综合评价模型。
2.如权利要求1所述的建筑施工安全综合评价模型的训练方法,其特征在于,所述步骤S1,包括:
S11:从“安全管理”、“三宝四口临边”、“脚手架”、“模板基坑”和“塔吊”中的下层指标中选择指标纳入评价指标体系;
S12:获取预设的准则层、指标层各指标的权重;
S13:依据权重大小,对准则层的不同指标自左向右降序排序;
S14:在同一准则层指标下依据权重大小,对指标层的不同指标自左向右降序排列,获得最终指标体系模型。
3.如权利要求1所述的建筑施工安全综合评价模型的训练方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下步骤:
S31:突变模型常用势函数由2维尖点突变、3维燕尾突变、4维蝴蝶突变,势函数由状态变量z和控制变量a1,a2,...,an组成,fn(z)代表状态变量z的n维势函数;
S32:依据势函数,通过数学归纳法获得高维势函数和高维势函数的归一公式;
进而推导出5维椭圆脐突变势函数与归一公式如下所示:
S33:依次将B1至B5下属的n个底层指标带入相应势函数及其归一公式中,获得指标层的指标隶属度。
4.如权利要求1所述的建筑施工安全综合评价模型的训练方法,其特征在于,所述步骤S4包括以下步骤:
S41:将指标层C的指标C1,C2,...,Cn和准则层B的指标B1,B2,B3,B4,B5分别用以下两个向量表示;
C=(C1,C2,C3,...,Cn);
B=(B1,B2,B3,B4,B5);
S42:在SAS软件中采用典型相关分析,获取指标层C与准则层B的指标相关性;
S43:依据“互补”与“非互补”原则,对相关指标采用取均值操作,对非相关指标采用取极小值操作,获得准则层B的指标隶属度;
S44:依据准则层B的指标隶属度对其指标进行排序,据此给出评价建议。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
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