基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的渠道襯砌機施工績效預測

楊耀紅YANG Yao-hong；薛光緒XUE Guang-xu

（華北水利水電大學，鄭州450011）

0 引言

南水北調(diào)中線工程沿線主要是渠道工程，渠道襯砌設備施工績效直接影響南水北調(diào)中線工程進度。渠道襯砌設備施工績效受到多種因素的影響，各種影響因素和設備施工績效之間呈現(xiàn)復雜的非線性關系。目前，關于渠道襯砌設備施工績效預測研究成果較少，文獻[1-3]對渠道襯砌設備施工績效和其影響因素之間的關系，只是做了一些定性討論，并未做定量研究。找出施工績效與影響因素之間的定性關系，預測渠道襯砌設備施工績效，對于南水北調(diào)中線工程的進度計劃安排、資源配置以及其他有關工程具有一定的指導意義。

1 渠道襯砌設備施工績效影響因素的影響機理

影響渠道襯砌設備施工績效的因素較多。通過查閱相關方面的資料和工程實地調(diào)研，收集、整理、分析了渠道襯砌設備施工績效影響因素，包括6個一級影響因素和16個二級影響因素。

1.1 組織安排 ①施工作業(yè)人員協(xié)作和穩(wěn)定程度：襯砌設備施工前，對即將參與襯砌施工的全體人員進行一個總體的分工，通過合理有序的分工，使每個人員各司其職，高效的完成自己所分配的任務，也有利于提高襯砌設備施工績效。同時，同一臺設備頻繁更換操作人員，也直接影響設備施工績效。②員工培訓力度：對參與襯砌施工的全部人員，進行全面、持續(xù)的培訓，不斷提高這些人員的素質(zhì)和技能，有利于提高襯砌設備施工績效。③管理人員狀況：施工管理人員是襯砌設備施工現(xiàn)場最直接的調(diào)度指揮人員，做好設備的施工計劃，并根據(jù)現(xiàn)場的實際施工情況及時做出相應調(diào)整，是提高襯砌設備施工績效的重要工作。

1.2 資源配置 ①設備狀況：襯砌設備本身的技術水平、施工質(zhì)量可靠性、易維護程度等必然直接影響著襯砌施工績效。②配套狀況：渠道襯砌設備施工所需要的混凝土攪拌站、混凝土罐車、抹光機等配套設備的數(shù)量、質(zhì)量以及維修狀況，也必然影響襯砌機施工績效。③作業(yè)人員狀況：作業(yè)人員是襯砌設備的直接操作者和使用者，他們的基本素質(zhì)和技術水平、熟練程度將會對襯砌設備施工績效產(chǎn)生較大影響。

1.3 澆筑狀況 ①厚度：混凝土的澆筑厚度是襯砌設備施工績效的直接影響因素，澆筑厚度越厚，混凝土的需求量就越大，受布料機運輸速度的限制，施工績效就會降低。②坡長：渠道的襯砌深度和渠坡坡比決定著襯砌的坡長，而渠坡的長度又直接決定著混凝土的澆筑量，進而影響渠道襯砌設備施工績效。③天氣狀況：天氣狀況的好壞對襯砌設備施工績效的影響是顯而易見的，在有效施工時間，遇到小雨、刮風等不良天氣狀況，需要采取必要的防范措施，否則襯砌設備施工績效將會大打折扣。

1.4 緊前工作 ①土工膜鋪設及焊接：土工膜鋪設及焊接是襯砌設備施工的緊前工作，其鋪設速度的快慢及施工規(guī)范化程度間接地影響著襯砌設備施工績效。②保溫板鋪設：保溫板鋪設是土工膜鋪設及焊接的緊前工作，其鋪設速度的快慢及施工規(guī)范化的程度間接地影響著襯砌設備施工績效。③反濾料鋪設：反濾料鋪設是保溫板鋪設的緊前工作，其鋪設速度的快慢及施工規(guī)范化程度間接地影響著襯砌設備施工績效。④軟式透水管鋪設：軟式透水管鋪設是反濾料鋪設的緊前工作，其鋪設速度的快慢及施工規(guī)范化程度間接地影響著襯砌設備施工績效。⑤管溝開挖：管溝開挖是軟式透水管鋪設的緊前工作，其開挖速度的快慢及施工規(guī)范化程度間接地影響著襯砌設備施工績效。

1.5 緊后工作 切縫：襯砌施工完畢后，當其強度達到1～5Mpa時進行切縫最為適宜，因此掌握好切縫的最佳時間并快速及時的切縫對后續(xù)的襯砌設備施工來說尤為重要。沒有及時切縫容易造成混凝土襯砌裂縫，所以沒有及時切縫將造成襯砌機被迫停止繼續(xù)推進，等待切縫跟上。切縫機配備、切縫班組工人素質(zhì)和熟練程度直接影響切縫效率。

1.6 其他 協(xié)調(diào)能力：襯砌設備施工的各個工序之間的銜接和配合形成了一個完整的系統(tǒng)，對于這個系統(tǒng)能否良好運行，各個工序之間的配合協(xié)調(diào)能力尤為關鍵，其對襯砌設備施工績效影響較大。

2 渠道襯砌設備施工績效預測研究方法

2.1 渠道襯砌設備施工績效影響因素取值 16個二級影響因素中包括定性和定量兩種因素，為了能將因素輸入模糊推理系統(tǒng)進行推理，需要對輸入因素進行處理。在這個模糊推理系統(tǒng)中，定性和定量兩種因素取值必須在[0,1]區(qū)間內(nèi)，輸入模型才有效。

2.1.1 定量因素的處理 二級影響因素中只有混凝土厚度和坡比這兩個定量因素，且取值不在[0,1]區(qū)間內(nèi)，我們采用歸一化處理的方法，使處理后的相對值能夠反應單個影響因素的優(yōu)劣。

渠道襯砌厚度設為X，最大厚度為Xmax，則相對值為Xi/Xmax。

表1 坡比及相對值

2.1.2 定性因素的處理 對于定性因素，采用7級取值方法，為了能夠反映單個影響因素的優(yōu)劣，我們采用固定最大值歸一化處理的方法，設最大值為Xmax，則歸一化處理后的相對值為Xi/Xmax，見表2。

2.1.3 績效值的處理 根據(jù)渠道襯砌機的施工情況，設一臺襯砌機的一天標準襯砌量是40米。考慮到襯砌機施工期間，受到天氣、設備維護、設備調(diào)動等因素的影響，所以一臺襯砌機的有效工作天數(shù)按一個月22天計算，那么一臺襯砌機一個月的標準襯砌量是880米，每臺襯砌機的月實際工作量除以880米，作為該襯砌機的績效值。

2.2 模糊推理系統(tǒng) 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊推理機制[4]，渠道襯砌設備施工績效預測模糊推理系統(tǒng)結構如圖1所示。

圖1 模糊推理系統(tǒng)結構

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡共包含5層，為了簡化圖形，假定模糊推理系統(tǒng)有兩輸入變量x和y，實際在本系統(tǒng)中有16個輸入變量，規(guī)則集如下：

規(guī)則1：如果x是A1and y是B1，那么

規(guī)則1：如果x是A2and y是B2，那么

第1層：這一層的每個結點i是一個有結點函數(shù)的自適應結點。

這里x（或y）是結點i的輸入，A（或B）是與該結點有關的語言標識（如“好”或“差”）。O1,i是模糊集 A（=A1，A2，B1或B2）的隸屬度，并且它確定了給定輸入x（或y）滿足A的程度。這里A的隸屬函數(shù)可以是任意合適的參數(shù)化隸屬函數(shù)，如一般的鐘型函數(shù)：

式中 ｛ai， bi，ci｝是參數(shù)集。當這些參數(shù)的值改變時，鐘型函數(shù)也隨之改變，這樣展示了模糊集A的不同隸屬函數(shù)形式。本層參數(shù)稱為前提參數(shù)。

第2層：這一層的每個結點是一個標以∏的固定結點，它的輸出是所有輸入信號的積：

每個結點的輸出表示一條規(guī)則的激勵強度。

第3層：這一層的每個結點是一個標以N的固定結點。第i個結點計算第i條規(guī)則的激勵強度與所有規(guī)則的激勵強度之和的比值：

為方便起見，本層的輸出稱為歸一化激勵強度。

第4層：這一層的每個結點i是一個有結點函數(shù)的自適應結點。

第5層：這一層的單結點是一個標以Σ的固定結點，它計算所有傳來信號之和作為總輸出：

模糊推理系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化計算，采用反向傳播算法與最小二乘法相結合的混合法[5]。網(wǎng)絡訓練采用允許誤差控制，當訓練得到的誤差值不大于允許誤差時，則停止訓練，保存得到的網(wǎng)絡參數(shù)；若不能滿足要求，應調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)或增加樣本數(shù)量，再訓練網(wǎng)絡，直到得到滿意結果為止。

3 實證研究

通過工程實地調(diào)研，共得到25臺渠道襯砌機的影響因素值和施工績效值。另外，設最優(yōu)襯砌機的各個因素的相對值均為1，最差襯砌機的各個因素的相對值均為0，關于影響渠道襯砌設備施工績效的因素取值，一共有25組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)中有16個因素值，1個績效值。從中任意選出20組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡訓練組，剩余5組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡檢驗組，網(wǎng)絡訓練組的數(shù)據(jù)如表3（因數(shù)據(jù)組數(shù)比較多，故只列出了其中6組數(shù)據(jù)）。

表3

表4

訓練得到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構如圖2所示，函數(shù)圖形如圖3所示。

圖2 訓練得到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構

圖3 訓練得到的函數(shù)圖形

網(wǎng)絡訓練好以后，保存好相關的網(wǎng)絡參數(shù)，就可以進行網(wǎng)絡檢驗了，網(wǎng)絡檢驗組的數(shù)據(jù)如表4。

將以上數(shù)據(jù)輸入訓練好的模糊推理系統(tǒng)，檢驗結果如圖4所示，檢驗誤差為0.0199，滿足要求。

圖4 預測值和實際值的比較

4 結論

針對渠道襯砌設備施工績效預測這個問題，通過工程實地調(diào)查，確定了影響渠道襯砌機施工績效的16個影響因素，并得到了25臺襯砌機的施工實際值；然后基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立了渠道襯砌設備施工績效預測系統(tǒng)；最后利用實證數(shù)據(jù)進行了網(wǎng)絡訓練和網(wǎng)絡檢驗。研究表明，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡自組織、自學習和處理不精確信息的能力，能夠?qū)η酪r砌設備施工績效進行有效準確的預測，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對渠道襯砌設備施工績效進行預測是實用和可行的，可為南水北調(diào)中線工程及其它工程的進度計劃安排和資源配置提供實際參考。

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