4.2神經(jīng)網(wǎng)絡結構的確定

　　為了實現(xiàn)對建筑安全狀況的評價，利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)的訓練，獲取合適的網(wǎng)絡結構，尋求安全指標同風險因素的非線性關系。

　　網(wǎng)絡輸出值為需要評價的兩個安全指標年千人負傷率、萬元工程損失，輸入值為影響建筑安全生產(chǎn)狀況的六個風險因素。

　　輸出節(jié)點數(shù)由安全指標數(shù)目確定，因此輸入節(jié)點數(shù)為2個；輸入節(jié)點數(shù)由風險因素確定，因此輸入節(jié)點數(shù)為6。設一個隱含層，主要通過調(diào)節(jié)隱層節(jié)點數(shù)、動量項、學習率提高網(wǎng)絡的訓練精度。初始化權值的設置的好壞很大程度上決定著網(wǎng)絡的收斂速度，權值的初始化無規(guī)律可循，可把權值設在[-1，1]之間，即把每個染色體的基因設置在-1到1之間。

　　4.3網(wǎng)絡的訓練和評價結果

　　本文在模型的訓練時，把所經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)輸入，在訓練時，交叉概率Pc=0.8，變異概率Pm=0.05，最大進化代數(shù)為6000，種群M=40或M=50 。根據(jù)以上參數(shù)，取種群數(shù)M=40，把網(wǎng)絡輸出節(jié)點全局誤差為0.02作為訓練終止條件，經(jīng)過5000次迭代訓練后，網(wǎng)絡收斂，得到各層間的權值和閾值，即為訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　計算所得的安全評價結果如表2所示。

　　通過上面建立的模型對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，用訓練好的網(wǎng)絡權值及閾值進行建筑安全狀況的評價。計算所得的安全評價結果如表1所示。

表1? 計算結果

　　根據(jù)安全評價等級，其綜合安全評價結果為較好，千人傷亡率與萬元工程損失指標均可達到比較高的安全程度。

　　5 結 論

　　將遺傳神經(jīng)元網(wǎng)絡用于系統(tǒng)安全評價過程中，可以比較準確地對系統(tǒng)的綜合安全評估作出評價，但安全信息數(shù)據(jù)庫的完善程度直接影響著神經(jīng)元網(wǎng)絡訓練學習的準確程度，所以安全信息數(shù)據(jù)庫的建立可提高綜合安全評估的準確性。此外，在綜合安全評價過程中的某些指標具有模糊性，若與模糊隨機規(guī)劃相結合，則可提高綜合安全評價的可靠性，對此問題有待進一步研究。

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