权重自适应模糊层次分析方法及应用_胡珉

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1、DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2009.22.002胡珉，罗赛楠：权重自适应模糊层次分析方法及应用计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2009,30(22)5151人工智能权重自适应模糊层次分析方法及应用+胡珉，罗赛楠(上海大学悉尼工商学院，上海201800)摘要：借鉴了误差反向修正理论和增量式的思想，结合层次分析法固有的优势，提出了具有自适应能力的权重设定层次分析法(adaptiveweightsettingmethod，AWS)新方法，使盾构法

2、隧道施工风险识别模型能够利用较少的施工数据，完成进行权重调整，满足了实际隧道施工中风险评估的需求。该方法在上海地铁某区间隧道工程中进行了试用，取得了良好的效果，表明了该方法的有效性和实用性。关键词：层次分析法;自适应权重;盾构法施工;风险;辨识中图法分类号：TP301.6文献标识码：A文章编号：1000-7024(2009)22-5151-04Researchandapplicationonmethodofself-adaptiveweightsettingAHP+HUMin,LUOSai-nan(Sydney

3、InstituteofLanguageandCommerce,ShanghaiUniversity,Shanghai201800,China)Abstract：Theerrorbackpropagationtheoryandincrementalmethodisused,combineswiththeintrinsicadvantagesofAHP,proposesaself-adaptiveweightsettingmethod(AWS),AWScanadjusttheweightofmodelbasedon

4、historicaldatasoastotheshieldtunnellingriskevaluationmodelmatcheswiththefactofconstructionconditions.Finally,theriskevaluationofashieldtunnellingprojectinshanghaimetroistakenforexampletodemonstratethefeasibilityandeffectivenessofthisalgorithm.Keywords：analyt

5、ichierarchyprocess;adaptiveweightsetting;shieldtunneling;risk;evaluation是层次分析法的改进方法，将模糊化的思想引入其中，更能反0引言映人们认识问题的方式[4]。Ying-MingWang[5]提出了扩展型的随着地下空间开发规模的不断扩大，隧道工程所引发的模糊一致矩阵的权重的正确计算方法，采用了三角模糊判断事故也日益增多。由于隧道施工通常处于城市繁华路段，它矩阵，综合专家的最悲观估计，最可能估计和最乐观估计，尽可能的描述现实情况。Alfred

6、oAltuzarra[6]将贝叶斯的方法引入所造成的经济损失和社会影响都难以估量，隧道施工风险评估受到人们的广泛关注[1-2]。了AHP，从而更加有效地判断权重,取得了一定的效果。隧道施工风险评估分析分为定性，定量以及定性与定量考虑到隧道工程存在可供分析的工程案例较为有限，也相结合3类。定性的方法主要有主观估计法，危险和可操作就是实际可以用于模型统计和训练的数据少的特殊性，本文性分析法，故障树/事件树法，由于模型考虑的因素有限，常用提出了具有自适应能力的权重设定模糊层次分析新方法(ada-于设计阶段。定量的方法

7、有概率分析法、蒙特卡罗模拟法，贝ptiveweightsettinganalytichierarchyprocess，AWSAHP),它利用叶斯推断法、马尔可夫过程分析法以及人工智能一些方法进传统的专家调查法确定权重的基本值，再利用可能获取的历行分析，用于实际施工阶段，但是这类算法需要大量的施工数史工程案例数据进行模型权重调整，修正原有的层次分析模据作为基础，模型的建立比较困难。而层次分析法是一种定型。本文详细地介绍了自适应权重层次分析方法的思想和公性和定量相结合的方法，由于它的实用性，成为隧道施工风险式推导过

8、程；描述了盾构法隧道推进风险评估模型结构；以上评估常用的方法和研究的热点。海地铁某区间段为例，对比了层次分析方法改进前后在不同层次分析法[3]根据领域知识把一个复杂问题简化为有序的评估效果，证明本方法的有效性；最后对全文进行了总结。的递阶层次结构，通过专家调查确定各层风险因子权重，从而1自适应权重模糊层次分析法使用较少的定量信息完成风险辨识的数学化和科学化。层次分析效果的优劣，很大程度