收藏 分享(赏)

基于Apriori关联规则...吊装作业风险识别评估与管控_沈景文.pdf

上传人:哎呦****中 文档编号:2367202 上传时间:2023-05-10 格式:PDF 页数:4 大小:1.76MB
下载 相关 举报
基于Apriori关联规则...吊装作业风险识别评估与管控_沈景文.pdf_第1页
第1页 / 共4页
基于Apriori关联规则...吊装作业风险识别评估与管控_沈景文.pdf_第2页
第2页 / 共4页
基于Apriori关联规则...吊装作业风险识别评估与管控_沈景文.pdf_第3页
第3页 / 共4页
亲,该文档总共4页,到这儿已超出免费预览范围,如果喜欢就下载吧!
资源描述

1、数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering202在装配式建筑施工过程中,塔式起重机作为必不可少的施工机械设备,被广泛用于构件吊装作业1,由于其作业强度高,吊件质量大且形状不规则,构件安装精度要求高等特点,导致现场吊装作业事故频发。因此对其作业过程进行风险管控研究具有重要意义。由于装配式建筑吊装作业多空间并行施工的特点2,导致装配式建筑施工事故的风险因素更加繁杂。本文基于 Apriori 关联规则算法得到高频风险因素并挖掘各因素间的影响机制,建立 WBS-RBS 风险耦合矩阵。最

2、后根据 IFWA 算子对各风险因素进行排序分析。为吊装作业安全管理提供参考。1 基于Apriori算法的风险分析1.1 Apriori算法原理Apriori 算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法3。在筛选前,首先需要设定好最小支持度和最小置信度。然后挖掘频繁项集,分析出各风险因素的关联规则。(1)式(1)代表该项集在数据库中出现的频率,M 指数据库含有的总数目,CountXY 代表项集 X 和项集 Y同时在数据库中的计数。置信度:(2)式(2)中表示该项集的预测精确程度,Support XY 指同时包含项集 X 和项集 Y 与总事务之比,Support(X)为项集 X 与数据库中

3、包含数据的总数之比。频繁项集:(3)式(3)中表示事务项的项集 X 的支持度比预先设置的最小支持度高,称为 B(X)频繁项集。若该集合中含有的项目为则一,则称该项目为频繁 1 项集,记为 L1;若含有 K 个项目则称为频繁 K 项集,记为 LK。通过此步骤不断迭代更新,到无法生成频繁项集为止。1.2 基于R语言的Apriori算法实现过程R 语言易于编程且算法覆盖面广,因此选择其来实现 Apriori 算法关联规则分析。首先,从各省市政府以及安全管理类网站收集我国 2010 2022 年的 65 份装配式建筑吊装事故调查报告,截取其中描述事故原因的部分作为算法的案例库;然后对案例库数据进行预处

4、理,把案例库中的每个案例定为一个项目集合,案例中的每个风险指标就为项。对所有项目进行编码,得到的部分编码结果。1.3 风险识别结果各风险因素不是单独作用而导致事故发生的,它们之间也会相互影响从而加速致使不安全事故的发生,形成恶性循环,造成更严重的后果。WBS 是生产过程的作业步骤,通过吊装作业相关技术规范将装配式建筑施工吊装作业分为构件生产、运输、存放、吊装四阶段。RBS 是由各工序中存在的各种类型风险,根据Apriori 算法筛选出的出 22 项高频风险因素,并将其分为人员、管理、环境、机械设备、材料和技术六大类,并重新分类编号如图 1 所示。2 风险排序计算过程2.1 直觉模糊数改进 WB

5、S-RBS方法传统的 WBS-RBS 法在矩阵表中赋“0”或“1”只基于 Apriori 关联规则的吊装作业风险识别评估与管控沈景文1陶忠2(1.昆明理工大学公共安全与应急管理学院学院 云南省昆明市 650031)(2.昆明理工大学建筑工程学院 云南省昆明市 650031)摘要:本文为对装配式建筑吊装作业进行风险控制研究,首先利用 Apriori 关联算法识别作业风险及其相互影响机制;其次,基于直觉模糊数概念改进 WBS-RBS 法,利用直觉模糊加权算术平均(IFWA)算子进行风险排序;最后,选取云南省某装配式建筑项目进行实例分析,评价结论与项目实际情况相符,再依据关联规则挖掘结果给出管理建议

6、。关键词:WBS-RBS 法;吊装作业;Apriori 关联规则;IFWA 算子数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering203能识别系统中是否存在风险,无法判断风险的大小4。用直觉模糊数改进 WBS-RBS 法可以使决策问题的量化程度得到改善,可以将专家评判的语言转化为数值5,以此计算工作模块中风险大小。直觉模糊数的定义为:记 X 是一个非空集合,令X=(x1,x2,x3,xn),|xX,则其是 X上一个直觉模糊集合。ub(x)0,1 和 vb(x)0,1 分别表示 X 上的

7、元素 x 对 B 的隶属度与非隶属度。同时满足0 ub(x)+vb(x)1。另 外,kb(x)=1-ub(x)-ub(x),代 表 X 上的元素 x 对 B 的犹豫度。三组数值可以很好的量化模糊及不确定性问题。邀请从事建筑项目安全管理的专家对装配式建筑吊装作业各工作模块中存在的风险概率打分。估计各项风险因素 Ri(i=1,2,m)在各个工作模块 Wi(i=1,2,n)中的概率,并按 15 级打分,15 级分别表示为很小、小、中等、大、非常大;之后将专家评判结果变成 Rf关于Wi的直觉模糊数(uij,vij),可得到多属性决策问题的决策矩阵 R(k)。(4)2.2 风险计算步骤2.2.1 收集评

8、价数据邀请从事装配式建筑施工项目的专家对 WBS-RBS风险耦合矩阵中的各项元素进行打分。按照风险可能出现的概率分为 1-5 级,分别对应非常小、小、一般、大、非常大。2.2.2 语言变量转换各专家的评价信息用语言变量来表示,再将语言变量转化为直觉模糊数如表 1 所示。专家的评价矩阵转换成隶属度和非隶属度两个评价矩阵。表 1:语言变量转化为直觉模糊数语言变量(描述风险等级)直觉模糊数1非常小(0.15,0.80)2小(0.25,0.65)3一般(0.50,0.40)4大(0.75,0.15)5非常大(0.85,0.10,0.05)注:括号内三组数从左至右分别表示隶属度和非隶属度2.2.3 投影

9、法计算专家权重由于专家打分的主观性存在,为了减少各专家评价结果及群体评价结果间的误差。因此,参照文献6中的投影法计算专家权重。首先把各专家的评判意见的平均值作为群体决策值,由此可以得到群体直觉模糊矩阵X*。计算式如下所示:(5)其中,(6)然后计算各专家的两个评价矩阵在群体直觉模糊矩阵的隶属度(非隶属度)矩阵上的投影 Ek(k=1,2,t),其计算式如下所示:图 1:风险因素图数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering204 (7)(8)式中,、分别表示专家的两个评价矩阵在群体

10、直觉模糊矩阵上的投影。因为隶属度(非隶属度)两个矩阵组成了专家的评判矩阵。所以,计算每位专家评价结果权重时要考虑两层投影关系。之后计算专家 Ek(k=1,2,t)的直觉模糊矩阵 X(k)与群体直觉模糊矩阵 X*的相似度。(9)式中 代表专家对于隶属度矩阵信息的偏向趋势,0,1,一般取 0.7。根据投影法原理,与群体的决策矩阵差异性越大的专家,其评价结果的可信度越低,因此该专家所占的权重也就越小。反之,某个专家的决策矩阵与群体决策矩阵的差异程度越小,代表该专家的评判结论的可信度越高,该专家所占的权重就越大。归一化处理 Ek()(k=1,2,t),可得到各个专家的权重值,如下:(10)2.2.4

11、IFWA 算子风险排序设为一个直觉模糊数集合,则定义直觉模糊加权算术平均(Intuitive Fuzzy Weighted Average,IFWA)算子为:(11)(12)式中=(1,2,n)T为直觉模矩阵的权重向量0,1且得到第 k 个决策方案的直觉模糊决策矩阵,以及各个专家的权重后,再结合各位专家评判结果的权重,建立集合的直觉模糊矩阵。构造该矩阵时,可以使用 IFWA 算子的方法进行计算,依次计算出矩阵中各元素的数值大小,其运算方法如下:(13)通过所有元素的值可得到新的矩阵 R(k),将所有值进行归一化处理后可以得到所有属性的权重值,如下:(14)计算所有决策方案的 rij,其计算方法

12、如下:(15)图 2:风险值得分函数排序图数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering205最后计算各工作模块中各项风险的得分函数 G(a)和 H(a),利用得分函数进行风险排序有如下公式:设 a1=(u1,v1)与 a2=(u2,v2)是 2 个直觉模糊数,分别对应记分函数 G(a)=u-v、精确函数 H(a)=u+v;则:如果:G(a1)G(a2),则 a1a2;如果:G(a1)=G(a2),H(a1)=H(a2)则 a1=a2;如果:G(a1)=G(a2),H(a1)H(a

13、2)则 a1a2。3 实例应用本文选取了云南省昆明市某装配式住宅小区项目。项目拟建总建筑面积 162437.86 m2。共由 13 栋高层住宅及 2 栋三层商业楼组成。15 栋建筑结构为装配式整体式混凝土剪力墙结构。3.1 IFWA算子风险排序邀请从事该项目各施工阶段的 7 位项目安全管理人员按在各工序中某风险存在概率的大小对 WBS-RBS 中各风险项目进行“1-5”级评判。通过计算得到最终的风险排序图如图 2。(1)纵向分析各个作业环节可知:楼梯吊装(W9)的风险概率最大,梁板构件吊装(W5)次之,支撑件连接及预埋(W1)的风险概率最小。在进行楼梯吊装时作业空间小,发生碰撞从而诱发物体打击

14、,机械伤害等事故的概率高。(2)横向分析各风险因素可知:概率最大的风险为违章作业(R35),安全意识淡薄(R14)次之,未受安全教育培训(R13)的概率最低。施工人员流动性大且受教育水平低导致安全意识差,不安全行为频发。(3)综合得分函数来看,存在概率最大的前 3 种风险为:楼梯吊装时违章作业(W9R35=0.863)、独立支撑架搭设时违章作业(W4R35=0.856)次之,墙底套筒灌浆时人员作业水平低(W3R43=0.0107)风险概率最小。3.2 基于关联规则的安全管理建议根据风险排序结果,选取风险发生概率前三项风险因素“违章作业”,“安全意识淡薄”和“机械设备超负荷运行”。其中 安全意识

15、淡薄 违章作业 的置信度为 0.861,则表示当存在“安全意识淡薄”则有0.861 的概率诱发“违章作业”。(1)在制定风险管控措施时,加强对某条关联规则前者进行监督,可以降低后者可能带来的风险。风险“违章作业”发生的概率很高,在对其进行管控基础上,加强对“安全意识淡薄”的控制,能减少前者发生的概率。现场施工人员的受教育水平普遍低,需要加强安全培训和现场管理工作,提高作业人员安全意识。(2)当某一风险因素发生的概率不容易确定时,可以借助与该风险具有强关联规则的风险项目,借此预估到该风险值的高低。比如,若“吊具,吊索存在缺陷”的状态不好判断,可对“机械设备超负荷运行”的风险等级进行监控,如果后者

16、的风险值很高,根据关联规则的原理,很高几率是由于前者的状态诱发的,因此可以对前者进行风险控制。合理规划施工进度,按照机械设备的使用规范准则进行作业。可以同时减少两风险项发生的概率。关联分析是一种便捷、高效的分析技术,可以从大量的数据中发现项目之间的关联性及相互作用机制,能够帮助施工单位制定完善风险管理体系。4 结语(1)基于 Apriori 关联规则识别出了装配式建筑吊装作业中的 23 项高频风险因素。得出了各因素间的影响机制。(2)利用直觉模糊加权算术平均(IFWA)算子改进了传统的 WBS-RBS 方法,并对各风险因素进行评价排序。最后利用关联规则分析给出高风险项目控制措施。(3)得到的评价结果与项目实际生产情况较为相符,该风险识别及排序方法具有可行性,可为装配式建筑吊装作业的安全管理工作提供参考。参考文献1 孙岩波,孙少辉,李晨光,等.装配式混凝土结构用塔式起重机施工技术研究 J.建筑技术,2017,48(08):809-811.2 陈伟,秦海玲,童明德.多维作业空间下的装配式建筑工程资源调度 J.土木工程学报,2017,50(03):115-122.3 黄文成,贾立,彭道刚,等

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 专业资料 > 其它

copyright@ 2008-2023 wnwk.com网站版权所有

经营许可证编号:浙ICP备2024059924号-2