3遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑安全評價模型

　　為了選取最優(yōu)權值，減小極小化目標輸出和實際輸出之間的誤差，采用反向傳播算法和遺傳算法相結(jié)合，對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行求解。綜合安全評價步驟如下：

　　步驟1：確定安全評價對象集。

　　步驟2：建立安全評價指標體系。系統(tǒng)的安全狀況可用一系列評價指標表示，每個指標都從不同的側(cè)面刻畫系統(tǒng)的安全狀況，以此確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層、隱層和輸出層的節(jié)點數(shù)，構筑人工神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　步驟3：應用AHP方法確定與各項安全評價指標相對應的初始權重系數(shù)。相對于某種安全評價目的來說，評價指標之間的相對重要性是不同的，安全評價指標之間的相對重要性的大小是靠權重系數(shù)的大小來體現(xiàn)的。

　　步驟4：令種群代數(shù)k←k+1。

　　步驟5：初始化染色體，并檢驗其可行性。

　　步驟6：通過交叉、變異、復制更新權重向量。

　　步驟7：選擇安全評價的指標的學習樣本，供GA-ANN訓練，學習。利用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡權值來計算染色體的誤差和適應度。

　　步驟8：根據(jù)誤差函數(shù)計算每個權重向量的適應度。

　　步驟9：如果k〈N，返回步驟2。

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　　步驟12：給出人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最優(yōu)解。

　　4 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡建筑安全評價系統(tǒng)的工程實現(xiàn)

　　4.1 數(shù)據(jù)處理
　　
設建筑安全評價的影響因素有6個指標，各項評價指標的等級分為五等，劃分的分值范圍如下：“很好”（100～85）、“較好”（85～70）、“一般”（70～55）、“較差”（55～40）、“很差”（40～0）。請100位專家對每項工程的各項安全評價指標進行評判。令“很好”賦于隸屬度1,“較好”賦于隸屬度0.8，“一般”賦于隸屬度0.6，“較差”賦于隸屬度0.4，“很差”賦于隸屬度，則可由下式得到神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入值。

　　其中k _i為專家評價為某一個等級的專家數(shù)占專家總數(shù)的比例。