基于大數(shù)據(jù)的公路工程安全智能管控云平臺構(gòu)建研究

摘要：我國公路、隧道等規(guī)模的增加給公路施工帶來更高的危險系數(shù)，因此亟需進(jìn)行安全管理系統(tǒng)的建設(shè)。利用決策樹約簡對隨機(jī)森林算法進(jìn)行優(yōu)化，然后采用聚類方法得到高精度的隨機(jī)森林，并將其應(yīng)用于安全平臺的數(shù)據(jù)層進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。實驗結(jié)果表明：改進(jìn)算法的平均準(zhǔn)確率86.28%、精確率85.62%、召回率87.62%和F值86.58%。改進(jìn)模型預(yù)測結(jié)果的相對誤差均小于傳統(tǒng)的算法，在數(shù)據(jù)集4中，改進(jìn)模型的誤差值最小為2.2%。實驗結(jié)果表明，基于改進(jìn)隨機(jī)森林算法的安全平臺模型具有較好的準(zhǔn)確性，且該模型的分類性能高、規(guī)模低、資源消耗少，適用于公路安全智能管控云平臺中。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；工程安全；智能管控；云平臺；隨機(jī)森林；決策樹

0 " 引言

在公路工程中，由于施工流動性大、施工難度系數(shù)高，以及復(fù)雜的施工地形等因素，導(dǎo)致公路工程安全管理的難度增高[1-2]。

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的安全管理得到了廣泛應(yīng)用，人工智能技術(shù)等為安全管理的改革創(chuàng)新提供了新的思路[3]。借助數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的信息技術(shù)，可以提高安全管理的水平，對可能存在的安全事故進(jìn)行預(yù)警，從而降低安全事故的發(fā)生率[4]。此次研究中，利用隨機(jī)森林算法建立了以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的安全智能管控云平臺，希望可以借助該平臺保障公路工程的安全實施。

1 " 基于大數(shù)據(jù)挖掘的安全智能管控云平臺

1.1 " 基于決策樹約簡的隨機(jī)森林算法

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的隨機(jī)森林算法以決策樹作為基本分類模型，可以減少模型的偏差與方差[5-6]。構(gòu)建過程中，將樣本數(shù)據(jù)集的抽取，作為訓(xùn)練決策樹的樣本集。然后是特征的選擇，將決策樹分裂時產(chǎn)生的最優(yōu)特征作為模型的根節(jié)點，采用遞歸法生成信息增益、信息增益比和基尼指數(shù)3種不同特征的決策樹。在樣本訓(xùn)練時，不同的決策樹會生成不同的分類結(jié)果，選擇票數(shù)最高的類別作為最終的分類結(jié)果。隨機(jī)森林算法的整體結(jié)構(gòu)見圖1。

隨機(jī)森林算法中，決策樹節(jié)點的增多可能會導(dǎo)致某些節(jié)點信息的記錄減少，同時可能存在模型過擬合問題，因此需要對決策樹進(jìn)行剪枝操作[7]。在本次實驗中，采取一種改進(jìn)的隨機(jī)森林算法對決策樹進(jìn)行特征約簡，以降低模型預(yù)測的時間，并減小模型存儲。

利用分類精度和多樣性度量標(biāo)準(zhǔn)，選擇性能較優(yōu)的決策樹，其中分類精確度的指標(biāo)可以采用準(zhǔn)確率、召回率和曲線下的面積（Area Under the Curve， AUC）等。AUC表示接收器工作特性曲線下的面積，在[0，1]取值范圍內(nèi)，AUC的值與模型區(qū)分能力成正比。AUC可以用于二元分類問題。在本次實驗中，選擇將其作為分類性能的衡量指標(biāo)。在對多元分類問題進(jìn)行評估時，需要先將其拆分，求取平均值來評估模型的分類性能，如公式（1）所示。

（1）

式（1）中，K表示樣本的分類數(shù)量，i類和j類樣本的集合分別用Di和Dj來表示。假設(shè)有分類器hi和hj分類器，對于樣本xk，可以得到公式（2）中的輸出結(jié)果hi（xi）。

（2）

式（2）中，c表示維度向量，pi，c（xk）表示樣本xk在c維中屬于j類樣本的概率。定義分類器hi預(yù)測樣本xk為類標(biāo)記s的程度為Ci，其計算見公式（3）。

（3）

式（3）中，pi，s（xk）=maxhi（xk）。將待測數(shù)據(jù)集X分為輸出類標(biāo)記相同與不相同的數(shù)據(jù)集X1和X2，見公式（4）和（5）。

（4）

（5）

在公式（4）和（5）的基礎(chǔ)上，定義分類器hi和分類器hj的多樣性度量方法，見公式（6）。

（6）

式（6）中，Mi，j∈[0，1]，其值越接近1，表明分類器hi和分類器hj間的差異越大。當(dāng)Mi，j =0時，分類器hi和分類器hj預(yù)測類標(biāo)記一致；當(dāng)Mi，j=1時，分類器hi和分類器hj預(yù)測類標(biāo)記不一致。

1.2 " 基于決策樹約簡和聚類分析算法的隨機(jī)森林算法

利用分類精度和多樣性度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行決策樹數(shù)量的約簡，可以得到分類性能較優(yōu)的決策樹，接下來利用聚類算法對子森林進(jìn)行聚類，將其組合成新的隨機(jī)森林。改進(jìn)隨機(jī)森林算法TRRF的流程如圖2所示。

利用驗證數(shù)據(jù)集對原始隨機(jī)森林中決策樹的AUC值進(jìn)行計算，作為其分類精度。由于數(shù)據(jù)集的特征維度、噪聲數(shù)據(jù)等有差異，導(dǎo)致在利用分類精度篩選決策樹時，高精度決策樹的比例不一致。因此此次實驗采取決策樹數(shù)量不固定的辦法，利用公式（7）找到比原始隨機(jī)森林F分類精度更高的子森林SubF。

（7）

式（7）中，F(xiàn)={ti，i=1，2，...，K}，A表示F中分類精度的均值，決策樹ti的AUC值為Auci。如果子森林SubF中的決策樹超過F中2/3的數(shù)量，則該子森林SubF可以作為需要進(jìn)行聚類處理的子森林。如果子森林中的SubF決策樹未超過2/3的數(shù)量，則計算F中所有Auc的標(biāo)準(zhǔn)差值σ，選擇符合Auc≥A-σ條件的決策樹作為待聚類子森林。

將SubF進(jìn)行聚類處理，把該子森林中所有決策樹的分類結(jié)果作為數(shù)據(jù)集，假設(shè)子森林SubF中包含的決策樹數(shù)量為P，那么可以得到P個需要進(jìn)行聚類處理的樣本。聚類處理的初始聚類中心從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取K個數(shù)據(jù)，然后計算樣本x與聚類中心的最短距離D（x），利用公式（8）計算樣本被選為聚類中心的概率。

（8）

利用公式（8）進(jìn)行重復(fù)計算，直至聚類中心保持不變，最后可以得到K個聚類中心。利用公式（9）計算不同K值下每個類簇的輪廓系數(shù)。

（9）

式（9）中，類簇中所有樣本到樣本i的平均距離可以用ai來表示，最近類簇中所有樣本到樣本i的平均距離可以用bi來表示。假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在n個樣本，則數(shù)據(jù)集整體的輪廓系數(shù)可以利用公式（10）得到。

（10）

數(shù)據(jù)集整體的輪廓系數(shù)值在[-1，1]之間，SC=1表示聚類結(jié)果最佳，SC=-1表示聚類結(jié)果最差。選取最佳類簇中具有代表性的決策樹，將這些決策樹進(jìn)行組合，生成精度高、相似度低的隨機(jī)森林。

1.3 "基于改進(jìn)隨機(jī)森林算法的公路工程安全智能管控云平臺構(gòu)建

在信息時代，可以借助科學(xué)技術(shù)對安全管理進(jìn)行改進(jìn)。在本次研究中以安全管理數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用人工智能技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以此來構(gòu)建安全智能管控云平臺。

智能管控云平臺的建立主要包括4個邏輯步驟：首先，對安全風(fēng)險進(jìn)行識別并獲取數(shù)據(jù)信息；其次，對工作人員的行為、設(shè)備操作和設(shè)備運行等進(jìn)行數(shù)據(jù)集成與分析；再次，對收集到的安全信息進(jìn)行智能預(yù)警；最后，實現(xiàn)安全管理與應(yīng)用。安全管理智能云平臺的架構(gòu)如圖3所示。

在智能云平臺的設(shè)計中，將平臺分為了感知層、邏輯層、數(shù)據(jù)層、功能層和應(yīng)用層。人工智能技術(shù)是識別安全隱患和實現(xiàn)預(yù)警的關(guān)鍵技術(shù)，主要應(yīng)用于智能平臺的數(shù)據(jù)層。人工智能分析模塊，對數(shù)據(jù)層中的安全管理信息進(jìn)行變量篩選，然后建立數(shù)據(jù)分析模型。通過模型性能的對比與優(yōu)化，可以得到準(zhǔn)確的分類結(jié)果，獲得最優(yōu)的分類模型。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能中的重要組成部分，可以實現(xiàn)對圖像進(jìn)行自動識別和捕捉，并進(jìn)行安全隱患的分析及預(yù)警，從而避免安全公路施工過程中安全事故的發(fā)生。在上述研究中，數(shù)據(jù)層主要是利用改進(jìn)的隨機(jī)森林算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，所得到的分析結(jié)果用于保證功能層和應(yīng)用層的正常運轉(zhuǎn)。

2 " 實驗結(jié)果和分析

實驗中選擇UCI公開數(shù)據(jù)集、Bank Marketing數(shù)據(jù)集、Sonar數(shù)據(jù)集和Income數(shù)據(jù)集，用于隨機(jī)森林改進(jìn)算法性能的檢驗。選用準(zhǔn)確率、精確率、召回率以及精確率和召回率的比值F值作為評價指標(biāo)。

2.1 " 兩種隨機(jī)森林算法各測試指標(biāo)對比

兩種隨機(jī)森林算法各測試指標(biāo)對比如表1所示。表1顯示了改進(jìn)的隨機(jī)森林算法和原始的隨機(jī)森林算法，在UCI公開數(shù)據(jù)集、Bank Marketing數(shù)據(jù)集、Sonar數(shù)據(jù)集和Income數(shù)據(jù)集中的各測試指標(biāo)結(jié)果。

由表1可知，在UCI公開數(shù)據(jù)集中，經(jīng)過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法準(zhǔn)確率為88.07%，精確率為86.15%，召回率為88.27%，F(xiàn)值為87.16%，均高于原始的隨機(jī)森林算法。在Bank Marketing數(shù)據(jù)集中，經(jīng)過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法準(zhǔn)確率為83.02%、精確率為81.91%，召回率為85.14%，F(xiàn)值為83.53%，均高于原始的隨機(jī)森林算法。在Sonar數(shù)據(jù)集中，經(jīng)過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法準(zhǔn)確率為86.36%、精確率為86.25%，召回率為87.57%，F(xiàn)值為86.86%，均高于原始的隨機(jī)森林算法。在Income數(shù)據(jù)集中，經(jīng)過改進(jìn)的隨機(jī)森林算法準(zhǔn)確率為87.67%、精確率為88.17%，召回率為89.49%，F(xiàn)值為88.78%，均高于原始的隨機(jī)森林算法。

2.2 "不同數(shù)據(jù)集中兩種隨機(jī)森林算法各測試指標(biāo)對比

表2中展示了傳統(tǒng)的隨機(jī)森林算法和改進(jìn)的隨機(jī)森林算法的決策樹數(shù)量、多樣性度量值，以及各算法的運行時間。傳統(tǒng)的隨機(jī)森林算法和改進(jìn)的隨機(jī)森林算法的指標(biāo)對比結(jié)果，其中多樣性度量值采用了熵度量作為對比的標(biāo)準(zhǔn)。

2.3 " 真實數(shù)據(jù)集中安全管理模型性能測試結(jié)果

由上述結(jié)果可以看出，改進(jìn)算法的熵度量值較傳統(tǒng)算法均有所增長，且改進(jìn)算法的規(guī)模比傳統(tǒng)算法的規(guī)模低。但是對比傳統(tǒng)算法與改進(jìn)算法的運行時間，可以看到改進(jìn)的隨機(jī)森林算法由于引入了聚類算法，導(dǎo)致改進(jìn)隨機(jī)森林算法的運行時間高于傳統(tǒng)的隨機(jī)森林算法，時間開銷較高。利用7個的真實數(shù)據(jù)集，對安全管理模型進(jìn)行整體的算法性能測試，結(jié)果見圖4。

由圖4可以看出，不同算法建立的安全管理模型預(yù)測結(jié)果的相對誤差值，傳統(tǒng)隨機(jī)森林模型中的相對誤差，均大于改進(jìn)的隨機(jī)森林模型。在數(shù)據(jù)集4中，改進(jìn)的隨機(jī)森林模型誤差值最小為2.2%，驗證了基于改進(jìn)隨機(jī)森林算法的安全平臺模型具有較好的準(zhǔn)確性。

3 " 結(jié)束語

在公路工程施工的安全管理研究中，利用改進(jìn)的隨機(jī)森林算法構(gòu)建安全智能管控云平臺。利用決策樹約簡和聚類分析對隨機(jī)森林模型進(jìn)行優(yōu)化，在不同的數(shù)據(jù)集中的測試結(jié)果表明，改進(jìn)算法的平均準(zhǔn)確率86.28%、精確率85.62%、召回率87.62%和F值86.58%均高于原始的隨機(jī)森林算法。傳統(tǒng)隨機(jī)森林模型中的相對誤差均大于改進(jìn)的隨機(jī)森林模型。真實數(shù)據(jù)集中改進(jìn)的隨機(jī)森林模型誤差值最小為2.2%。改進(jìn)后的隨機(jī)森林算法的分類性能高，模型規(guī)模降低，資源消耗減少。但是改進(jìn)的隨機(jī)森林算法運行時間較長，后續(xù)研究中可以考慮通過并行設(shè)計來減少運行時間的消耗。

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