基于多分类GA-SVM的装配式建筑吊装作业安全预警分析.pdf
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1、2023年第49 卷第8 期August 2023工业安全与环保Industrial Safety and Environmental Protection35基于多分类GA-SVM的装配式建筑吊装作业安全预警分析黄莺1 杜树享郭俊浩焦熊文文3(1.西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安7 1 0 0 55;2.西安建筑科技大学资源工程学院,陕西西安7 1 0 0 55;3.上海建科工程咨询有限公司,上海2 0 0 0 32)摘要吊装作业是装配式建筑施工极为重要的一环,其在施工过程中的安全问题不容忽视。为了对装配式建筑吊装作业安全预警进行研究,以“4M理论为出发点,提出一种基于GA-SVM的吊
2、装作业安全预警模型,将遗传算法与支持向量机融合,提升模型的分类准确率。将支持向量机的二分类问题拓展到四分类问题上,并以实际工程案例加以验证。结果表明:通过GA与SVM结合建立的模型精度较好,实验预测结果与实际结果较为吻合,可以为装配式建筑施工的安全管理提供可靠的决策支持。关键词支持向量机建筑施工安全预警装配式建筑多分类问题Safety warning analysis of prefabricated building hoisting operation based on multi-classificationGA-SVMHUANG YingDU ShuGUO JunhaoXIONG We
3、nwen?(1.School of Civil Engineering,Xi an University of Architecture and Technology,Xi an Shaanxi 710055,China)Abstract Lifting operation is a very important part of assembly building construction,its safety problem in the con-struction process can not be ignored.In order to study the safety early w
4、arning of assembly building lifting operation,this paper,taking 4M theory as the starting point,proposes a safety early warning model of lifting operation basedon GA-SVM,and integrates genetic algorithm and support vector machine to improve the classification accuracy ofthe model.The binary classifi
5、cation problem of support vector machine is extended to four classification problem andverified by a practical engineering case.The results show that the model established by combining GA and SVM hasgood accuracy,and the experimental prediction results are in good agreement with the actual results,w
6、hich can providereliable decision support for the safety management of prefabricated building construction.Key words SVM building construction safety warning prefabricated building multiple classification0引言2022年2 月,国家住房和城乡建设部发布的“十四五”建筑业发展规划指出,我国要初步形成建筑业高质量发展体系框架,要大幅提升建筑工业化、数字化、智能化水平,确保建造方式绿色转型的成功。在
7、这其中大力发展装配式建筑尤为重要。由于装配式建筑具有低能耗、低污染、高效率的特点,是符合我国“十四五 时期建筑业发展策略的重要战略举措。但是随着政策的推进,装配式建筑施工安全问题也逐渐显露。尤其在施工现场,由于预制构件装配往往需要并行施工,严重增加了起重伤害事故的发生概率。因此研究装配式建筑吊装作业安全预警问题,对提高装配式建筑施工的安全管理效率、促进装配*基金项目:陕西省自然科学基础研究基金(2 0 2 0 JM-494)。式建筑健康发展具有现实意义。近些年,BIM、物联网、人工智能等 1-3 多种智慧建造相关技术在装配式建筑安全施工方面受到了国内外学者广泛关注。另一方面随着深度学习、机器学
8、习技术的快速发展,国内外学者已经将其大量用于建筑施工安全预警研究。目前国内外学者在建筑施工吊装作业安全预警方面的研究主要集中在BP神经网络 4、支持向量机 5-6 、D-S证据理论 7 、贝叶斯网络8 、人员定位 、图像识别 1 0 等创新上,虽然此类方法在一定程度上满足了施工现场的安全监管要求,但仍存在一些问题,例如现有研究主要集中在分析识别吊装作业典型事故案例的安全风险因素,对装配式建筑吊装作业安全风险研究涉及较少。现有研36.究在预警分类上主要为二分类问题,即预警结果主要判断是否处于危险状态,少有文献将其拓展到多分类问题上。鉴于此,笔者拟运用GA-SVM的方法,构建多分类装配式建筑吊装作
9、业安全预警模型,并以案例验证方法的可行性,以期为装配式建筑施工吊装作业安全管理工作提供一定参考。1基于GA-SVM的安全预警评估模型1.1 SVM 的基本理论支持向量机(SupportVectorMachine,SVM),是最早由Vapnik等 提出的基于VC维理论与结构风险最小化原理的机器学习方法。SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。由于本研究属于分类问题,故从分类的角度对 SVM基本理论进行阐述。SVM核心的思想是将非线性关系的样本集映射到高维特征空间,通过核函数将其变换成线性关系,再以线性SVM的思路解决。通过
10、找出支持向量确定最优超平面的位置,从而可使正反例的样本的分类间隔最大化。1)基本理论。假设平面H能对样本集进行正确划分,并且满足距离最近的不同类样本点之间的距离最大,则平面H就是最优超平面,记为wx+b=0。与平面H距离最小的样本点称为支持向量。其中支持向量到最优超平面的距离记为:I(wT:x)+b IwI从而可得分类间隔MarginTwIT。因此要对样本进行分类的目标,就转化为求2的最大值的凸优化问题,也就是求:W(min2(s.t.(w x+b)1,i=1,2,*,n对此引入Lagrange函数对其进行求解:L(w,b,a)=2-Il w l 2-Z.ly(w.)-1,i0(3)利用Lag
11、range函数的对偶性,可将原始问题转换为求解对偶问题,其内积形式方便数据被核函数替换,最终得到的最优超平面H的表达式为:f(x)=sgn(w-x)+b)=sgn(Zi y.(xi,x,)+b)(4)式中,w为最优分隔面的权重系数,、b 分别为对应的最优解。2)核函数。对上文所提的核函数,目前常用的主要有以下见表1。1.2GA优化SVM参数寻优及设计流程遗传算法(Genetic Algorithm,G A)源于对生物遗传和进化机制的计算机模拟研究。该算法自首次提出以来,逐步发展了复制、交又、变异、显性、倒位等遗传算子,参照自然界的“优胜劣汰、适者生存”的生物进化原理,对个体进行筛选,将适应度值
12、好的个体保留,差的个体淘汰,从而找出最优解。本研究利用采集到的训练样本数据对SVM模型进行训练,将预测输出和期望输出之间的误差绝对值的倒数作为适应度函数,以轮盘赌法为遗传算法的选择操作,再通过交叉、变异操作不断对SVM的关键参数、g进行搜寻。构建基于通过遗传算法搜寻到的最优参数c、g 的GA-SVM吊装作业安全预警模型。GA-SVM模型的基本流程如图1 所示。表1 常用的核函数核函数名称表达式线性核函数K(x,y)=x:y多项式核函数K(x,y)=(xy+1),d-1,2,n径向基核函数K(x,y)=exp(-y ll x-y II 2)Sigmoid核函数K(x,y)=tanh(y(x:y)
13、+0)适应度定标是否满足终止条件NI选择操作计算适应度函数交叉操作变异操作1(1)TwT2-minwwY产生初始种群确定最优解确定适应度函数解码(CV意义下的准确率)(2)二进制编码开始图1 GA-SVM算法流程2安全预警评估指标体系“4M理论将安全事故发生的致因要素分为:人的致因(Man)、物的致因(Machine)、环境致因(Me-dia)、管理致因(Management)4大类。结合“4M理论、塔式起重机安全规程(GB5144一2 0 0 6)、建筑施工安全检查标准(JGJ59一2 0 1 1)、建筑施工高处作业安全技术规范(JGJ80一2 0 1 6)、装配式建筑施工现场安全标准(征求
14、意见稿)与相关塔吊事故案例,笔者构建了装配式建筑吊装作业安全预警指标输出最优解(bestc,bestg)结束37.体系如表2 所示。3.2村模型的训练表2 装配式建筑吊装作业安全预警指标体系本文借助MATLABR2018b软件平台,调用了一级指标二级指标人员配备情况Ci特种作业人员技能素质和经验C12人的因素塔吊作业人员劳保用品穿戴情况C13塔吊司机连续工作时间情况C14作业人员安全培训状况Ci5塔吊安全监护装置配备程度C21塔机和吊具吊钩的维修保养C22物的因素PC构件堆放区整洁程度C23C2PC构件标准化程度C24吊钩吊具与PC构件的匹配程度C2s塔机尾部与周围筑物及外围设施的距离C31相
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