CN109947806B - 一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,包括以下步骤:步骤1、输入事故案例信息,形成样本案例库;步骤2、事故案例检索与推理分析,建立案例指标数据集合;步骤3:相似度计算与修正;步骤4、应急辅助决策方案生成与评估;通过本发明,本发明公开的基于案例推理的超高层建筑施工安全事故应急辅助决策方法能够有效解决超高层施工安全事故应急救援中存在的“弱理论强经验”问题,能够有效地避免由于施工安全事故信息不完整而导致的应急决策方案缺乏针对性的不足,可以为超高层施工安全事故应急决策提供新的科学思路和支撑方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,属于建设工程安全事故应急预案领域。
背景技术
建设超高层建筑是一场建筑与自然力量的较量,是和平时期最接近战争的行为。但由于信息化程度低、体系不够完善、控制过程缺乏动态性以及主观因素影响大等,超高层建筑施工是一项安全事故频发的“重灾区”。尽管人们已经认识到有必要对超高层建筑的施工安全事故进行有效分析,但超高层建筑的施工安全管理情景复杂及其安全事故的原因多变,如何应用有效方法快速生成有效性强、针对性高的应急辅助决策已成为“行业痛点”。
传统的超高层施工安全应急决策主要是管理人员参照现有规章制度在施工过程中辨识和评估潜在的重大危险、事故类型、发生可能以及事故后果,并结合自身的专业知识和经验等进行的紧急决策。但由于投入较为有限,以及缺乏针对性和以偏概全等,其安全管理的有效性也较低,并且即使发生施工安全事故,相应的事故分析仍仅依靠主观判断或“口头报告”。与此同时,尽管在超高层施工中存在着相似的安全事故总是不断重复地上演,但在相应的应急决策中既未将已经发生的历史案例作为辅助决策的数据支撑,也不能在处置事故是参考相似事故的注意事项,致使快速地根据以往相似案例提供应急决策方案成为“空白”。
案例驱动的推理技术是一种面向问题的人工智能分析方法,基于该技术生成应急辅助决策方案日益成为实现动态应急响应的支撑,它主要是通过筛检相似案例进行更精准的事故隐形知识提取,针对复杂问题快速地形成针对性的应急决策方案。另外基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策能够有效减少突发事件的决策情报收集的工作量,进而保证和提升应急决策的准确性和处理效率,提高应急管理效能。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有超高层施工安全事故应急辅助决策种存在的不足,本发明将以超高层建筑的施工过程中发生的典型安全事故情景为基础,基于案例推理技术来归纳、总结和固化这些施工安全事故案例的普遍适用共性规律,并利用相关知识对案例问题进行“重演”,提供一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法。
本发明的目的是这样实现的,一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1、输入事故案例信息,形成样本案例库;(事故案例信息输入与提取)
针对已有的超高层施工安全事故,根据案例表征把事故信息的知识结构化编码成可以接受的数据结构,事故信息包括事故死亡人数、安全事故类型、超高层建筑高度、建筑用途、所在城市、地址条件、施工单位组织特征以及应急组织机构、应急资源投入和应急等级,在此基础上根据事故信息完整性和典型性形成超高层施工安全事故的样本案例库;
步骤2、事故案例检索与推理分析,建立案例指标数据集合;
针对目标案例情景,根据案例表征规则收集和形成相应的待决策事故的结构化信息,即根据步骤1得到的样本案例库,在此基础上进行相应的编码,针对案例编码指标的数据格式相互之间存在显著化差异,对连续型数值变量,还包括离散型数值变量以及文本变量格式设定不同的格式转化规则,生成可计算的案例指标数据集合;
步骤3:相似度计算与修正;
针对步骤2整理的案例指标数据集合,首先根据算法规则刻画各项指标权重系数,并采用情景属性相似度计算中的属性相似度计分方法规则,计算目标案例与备选案例之间的案例相似度,并对备选案例按照相似度的大小进行相应排序,根据案例相似度指定的阈值选出相似度最大的备选案例为目标案例的对比分析案例,在此基础上进行反向测试对比验证,并计算相应的指标相似度;
步骤4、应急辅助决策方案生成与评估;
针对步骤3计算获得的案例相似度与指标相似度计算结果,若根据案例相似度指定的阈值规则筛选后仅有一个备选案例,则将案例表征规则反向朔回目标案例情景,特别是根据应急组织机构、应急资源投入和应急等级信息形成应急救援辅助决策方案;若存在多个备选方案,针对设定的事故特征、工程特征、施工单位特征、应急救援特征计算得出每个分层结构的指标相似度,根据指标相似度最高的原则还原形成各个分层结构的案例情景,并根据这些指标相似度最高备选方案情景生成各个分层结构的参数信息,最后根据这些参数信息整合作为超高层施工安全事故的应急辅助决策方案。
所述步骤4中,应急救援特征包含的参数信息应依据需要的标准规范要求和行业应急处置规定,提取相应的指标体系,包括警戒隔离、应急指挥人员、人力应急资源、装备应急资源、资金应急资源、信息收集和管理、消防力量、应急救援医院、应急等级、应急增援、现场清理、警戒解除、善后处理以及事故调查;其中,信息收集和管理参数包括事故信息内容收集联络、信息报告内容、信息上报时限;应急等级根据超高层施工安全事故造成的影响划分为四级:Ⅰ级(需要政府等相关机构动用大量社会资源力量实施救援)、Ⅱ(需要集团公司协调全公司资源力量实施救援)、Ⅲ(需要区域公司协调内容资源力量实施救援)、Ⅳ(需要项目部协调内部资源力量实施救援)。
步骤2中,所属案例表征参数涉及连续型数值变量,离散型数值变量以及文本变量格式,并根据离散二级变量计算方法、离散三级变量计算方法和连续变量插值计分法进行设定匹配,具体提取规则如下:
1)、所述的离散二级变量计算方法如公式(1),其中Vatest为目标案例中a的指标值,Vacase为备选案例a指标值,Sa为指标a在目标案例与备选案例的相似度,当Vatest与Vacase之间差值为0,表明两个超高层建筑的施工安全事故中a的情景数值相同,即目标案例与备选案例在指标上取值相同,完全相似,则取值100,否则两个安全事故的该指标情景不同,记为0;
2)、所述的离散三级变量计算方法如公式(2),其中当目标案例与备选案例在该取值上相同时,则记为100,如果目标案例与备选案例在该取值上相差1个等级时记为50,其他情况则记为0;
3)、所述的连续变量插值计分法如公式(3)和(4)所示,其中Dva为目标案例与备选案例的x指标之间的差值绝对值,Sa为指标a在目标案例与备选案例的相似度;
Dva=|Vatest-Vacase|(3)
步骤3中,所述的目标案例与备选案例之间的案例相似度采用公式(5)进行计算;
步骤3中,所述的指标相似度案例按照公式(6)进行计算,其中sim(Xi,Yi)为目标案例与备选案例的第i个指标相似度,Xi和Yi分别表示该指标具体的值,而maxi和mini则分别表示该指标的最大和最小值;
本发明方法先进科学,通过本发明,本发明公开的基于案例推理的超高层建筑施工安全事故应急辅助决策方法能够有效解决超高层施工安全事故应急救援中存在的“弱理论强经验”问题,能够有效地避免由于施工安全事故信息不完整而导致的应急决策方案缺乏针对性的不足,可以为超高层施工安全事故应急决策提供新的科学思路和支撑方法。
附图说明
图1为本发明的超高层施工安全事故的案例推理方法流程图;
图2为发明的应急救援特征信息构建示意图。
具体实施方式
本发明提供了一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,为使本发明实施的目的、技术方案和有点更加清晰明了,下面将结合本发明实施例中的附图1与2,以及具体实施例进行更为详细的说明和描述。所刻画的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例,具有示例性的,旨在用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
实施例1:
如图1所示,本发明的超高层施工安全事故的案例推理方法的具体步骤如下:
S1、输入与提取事故信息。
基于案例推理的应急辅助方案生成方法是解决应急案例生成问题有效的方法之一,而案例库的整理和信息提取是整个案例推理技术的关键。尽管在在超高层建筑的施工安全事故中很难获取较为全面和准确的信息,但由于案例推理技术不存在“数据类型鸿沟”,能够有效克服安全管理中的数据不完整和数据结构可变的问题,本发明从事故应急处理的角度选取的案例信息包括事故基本特征、项目特征、项目实施单位特征、应急等级、应急投入等,表1给出了各个属性的具体内容。
表1事故基本情况描述
(1)事故特征情况
包括安全事故类型、死亡人数、事故级别等,这些反映了超高层施工安全事故的基本特征和类别。其中安全事故类型包括火灾、坍塌、高处坠落、物体打击等,死亡人数为安全事故中的具体死亡例数,经济损失为实际造成的损失后果,事故等级为依据国家标准划分的特别重大事故、重大事故、较大事故和一般事故。
(2)项目特征情况
包括发生安全事故项目的一般特征,包括项目高度、建筑用途、所在城市、地质条件、结构类型和城市区域等,其中项目高度为超高层建筑的具体高度,建筑用途包括住宅、商业、实证、工业等,所在城市为所在城市的具体等级,包括一线城市、二线城市、三线城市,以此类推。
(3)组织特征情况
包括实施单位的资质等级、企业性质、企业信用得分、以往业绩等,其中实施单位的资质等级分为特级、以及、二级等,企业性质为国有企业、民营企业、外资企业和混合企业,企业信用得分为实施单位在所在城市的信用得分和等级,而以往业绩主要关注项目经理是否具有以往同等项目的管理经验。
(4)应急投入情况
包括应急组织机构设置、应急指挥牵头人员、应急人力投入数量、应急装配投入情况、应急救援医院投入,以及是否需要应急增援等。
(5)应急处置情况
包括应急的等级水平、信息收集与上报层级、气的诸如在处置过程中的警戒隔离、现场清理、警戒解除、善后处理和事故调查等情况。
S2、案例检索与推理分析
案例检索是整个案例推理的核心,也是案例推理过程顺利实现的关键步骤。快速、准确地从案例库中检索出合适的案例是决定案例推理系统效率的主要因素。在建立超高层建筑施工安全事故案例库以后,有效地完成案例的检索工作对于系统的成败非常重要。故本发明在此基础上,设计出一种超高层建筑施工安全事故参数化案例相似度的计算方法,通过此方法可以计算出目标案例与备选案例的案例相似度得分,得到与目标案例最为相似的过往案例,为目标案例提供参考和借鉴。具体包括以下内容:
S2-1属性相似度计分规则设定。
案例相似度计算是整个案例推理系统的核心部分,直接影响案例推理系统的效率和质量。鉴于案例表示直接关系到案例库的利用价值和分析有效性,并且情景属性相似度计算能够最大程度避免特征属性缺失情况的发生,本发明在案例相似度计算中选择属性相似度计算。在此基础上,由于选择指标的数据格式存在显著差异,既包括连续型数值变量,还包括离散型数值变量以及文本变量格式等。本发明采用多种数值计算方法进行案例变量的数值分析,并将这些指标变量匹配为离散二级变量计算方法、离散三级变量计算方法和连续变量插值计分法,具体计分规则分类如下:
(1)所述的离散二级变量计算方法如公式(1),其中Vatest为目标案例中a的指标值,Vacase为备选案例α指标值,Sa为指标a在目标案例与备选案例的相似度,当Vatest与Vacase之间差值为0,表明两个超高层建筑的施工安全事故中a的情景数值相同,即目标案例与备选案例在指标上取值相同,完全相似,则取值100,否则两个安全事故的该指标情景不同,记为0。
(2)所述的离散三级变量计算方法如公式(2),其中当目标案例与备选案例在该取值上相同时,则记为100,如果目标案例与备选案例在该取值上相差1个等级时记为50,其他情况则记为0。
(3)所述的连续变量插值计分法如公式(3)和(4)所示,其中Dva为目标案例与备选案例的α指标之间的差值绝对值,Sa为指标a标案例与备选案例的相似度。
Dva=|Vatest-Vacase|(3)
S2-2案例相似度计算
基于案例推理来归纳、总结和固化这些施工安全事故案例的应急管理普遍适用共性规律,并利用相关知识对案例问题进行“重演”是整个案例推理的核心环节。其中目标案例与备选案例之间的案例相似度采用公式(5)进行计算。
S2-3指标相似度计算
案例相似度为整个案例的全局属性相似度计算,为了精确测算每个特征指标类的指标相似度,本发明构建了事故特征、项目特征、组织特征、应急投入和应急处置等五大类分层机构体系,并对这五个方面的指标相似度进行计算,其具体计算方法如下,对比目标案例与备选案例,并以目标案例为基准,若备选案例与目标案例的某个指标之间的差值越多,表明相似度差别越大,反之亦然。因此该指标相似度的计算公式如公式(6)所示,其中sim(Xi,Yi)为目标案例与备选案例的第i个指标相似度,Xi和Yi分别表示该指标具体的值,而maxi和mini则分别表示该指标的最大和最小值。
S3、相似度计算与修正
利用上述案例推理模型完成备选案例与目标案例的相似度计算,获得超高层建筑的施工安全事故的相似度计算结果,并在此基础上选择备选案例中的若干案例进行匹配分析,形成相应的输出内容。
S3-1指标权重确定
针对指标类型较多以及每个指标的重要程度不一,本发明的指标权重系数采用基于G1算法进行权重设定,计算各个案例特征指标的权重SWi,首先对各个指标重要性进行排序,然后给出前轴指标间的重要程度比,最后按照重要性排序倒序计算指标权重,具体如公式(7)所示,其中SWi为指标xk重值,且Rk表征重要性等级。
S3-2案例相似度阈值设置
为保证分析结果的准确性,需要对案例相似度设置阈值,本发明的阈值为60,即选取满足相似度大于60的事故案例,具体如公式(8)所示。
CS>60(8)
S3-3案例相似度计算
根据采用的算法规则刻画各项指标权重系数,并采用情景属性相似度计算中的属性相似度计分方法规则,计算目标案例与备选案例之间的相似度,并对备选案例按照相似度的大小进行相应排序,根据案例相似度指定的阈值选出相似度最大的备选案例为目标案例的对比分析案例。
S3-4案例验证与指标相似度计算
对分析得到的对比分析案例进行反向测试对比验证,在此基础上根据专家判断和规则推理修正结果,使之适合于解决当前的应急决策事件。然后将验证修正后的分析案例作为输入方案,并根据上述公式(7)计算指标相似度值。
S4生成与评估应急辅助决策方案
根据案例相似度与指标相似度计算的结果,根据附图1,若无法形成筛选后的备选案例,则需要重新对案例信息进行相应的修正,并根据重新梳理相应的标准和规则,从而形成新的案例库,根据上述指定公式重新计算案例相似度与指标相似度。在此基础上,根据附图2形成应急辅助决策方案输出,并根据既定的案例学习规则,将符合条件的案例增加到案例库中,以提高未来应急辅助决策方案的质量和精度。
针对当前超高层建筑的施工安全事故频发的恶性循环问题,本发明通过事故案例数据梳理和引入案例推理方法,提出了一套基于CBR的超高层建筑的施工安全事故“相似性”分析的计算框架和应用方法,,并通过在此基础上结合具体的案例情景探寻最优的可参考应急辅助决策方案。本发明在超高层建筑的施工安全事故分析上具有一定的适应性,也能够反映出当前我国相应的施工安全事故呈现出相似性和规律性,这些都有助于通过已有事故案例的知识学习和积累来规避超高层建筑施工中的安全风险及提出切实可行的应急预案,这一定程度上促进了施工安全管理的科学化和规范法。
Claims (5)
1.一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1、输入事故案例信息,形成样本案例库;
针对已有的超高层施工安全事故,根据案例表征把事故信息的知识结构化编码成可以接受的数据结构,事故信息包括事故死亡人数、安全事故类型、超高层建筑高度、建筑用途、所在城市、地址条件、施工单位组织特征以及应急组织机构、应急资源投入和应急等级,在此基础上根据事故信息完整性和典型性形成超高层施工安全事故的样本案例库;
步骤2、事故案例检索与推理分析,建立案例指标数据集合;
针对目标案例情景,根据案例表征规则收集和形成相应的待决策事故的结构化信息,即根据步骤1得到的样本案例库,在此基础上进行相应的编码,针对案例编码指标的数据格式相互之间存在显著化差异,对连续型数值变量,还包括离散型数值变量以及文本变量格式设定不同的格式转化规则,生成可计算的案例指标数据集合;
步骤3:相似度计算与修正;
针对步骤2整理的案例指标数据集合,首先根据算法规则刻画各项指标权重系数,并采用情景属性相似度计算中的属性相似度计分方法规则,计算目标案例与备选案例之间的案例相似度,并对备选案例按照相似度的大小进行相应排序,根据案例相似度指定的阈值选出相似度最大的备选案例为目标案例的对比分析案例,在此基础上进行反向测试对比验证,并计算相应的指标相似度;
步骤4、应急辅助决策方案生成与评估;
针对步骤3计算获得的案例相似度与指标相似度计算结果,若根据案例相似度指定的阈值规则筛选后仅有一个备选案例,则将案例表征规则反向朔回目标案例情景,根据应急组织机构、应急资源投入和应急等级信息形成应急救援辅助决策方案;若存在多个备选方案,针对设定的事故特征、工程特征、施工单位特征、应急救援特征计算得出每个分层结构的指标相似度,根据指标相似度最高的原则还原形成各个分层结构的案例情景,并根据这些指标相似度最高备选方案情景生成各个分层结构的参数信息,最后根据这些参数信息整合作为超高层施工安全事故的应急辅助决策方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,其特征是,所述步骤4中,应急救援特征包含的参数信息应依据需要的标准规范要求和行业应急处置规定,提取相应的指标体系,包括警戒隔离、应急指挥人员、人力应急资源、装备应急资源、资金应急资源、信息收集和管理、消防力量、应急救援医院、应急等级、应急增援、现场清理、警戒解除、善后处理以及事故调查;其中,信息收集和管理参数包括事故信息内容收集联络、信息报告内容、信息上报时限;应急等级根据超高层施工安全事故造成的影响划分为四级:Ⅰ级,需要政府相关机构动用大量社会资源力量实施救援;Ⅱ级,需要集团公司协调全公司资源力量实施救援;Ⅲ级,需要区域公司协调内容资源力量实施救援;Ⅳ级,需要项目部协调内部资源力量实施救援。
3.根据权利要求1所述的一种基于案例推理的超高层施工安全事故应急辅助决策方法,其特征是,步骤2中,所属案例表征参数涉及连续型数值变量,离散型数值变量以及文本变量格式,并根据离散二级变量计算方法、离散三级变量计算方法和连续变量插值计分法进行设定匹配,具体提取规则如下:
1)、所述的离散二级变量计算方法如公式(1),其中Vatest为目标案例中a的指标值,Vacase为备选案例a指标值,Sa为指标a在目标案例与备选案例的相似度,当Vatest与Vacase之间差值为0,表明两个超高层建筑的施工安全事故中a的情景数值相同,即目标案例与备选案例在指标上取值相同,完全相似,则取值100,否则两个安全事故的该指标情景不同,记为0;
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3)、所述的连续变量插值计分法如公式(3)和(4)所示,其中Dva为目标案例与备选案例的a指标之间的差值绝对值,Sa为指标a在目标案例与备选案例的相似度;
Dva=|Vatest-Vacase| (3)
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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