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    基于PCA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全風(fēng)險評估

    2022-03-23 06:43:08啜鵬杰王清清柳培忠陳建新林暉平黃富貴
    實驗室研究與探索 2022年1期
    關(guān)鍵詞:遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗室

    啜鵬杰, 王清清, 柳培忠, 陳建新, 林暉平, 黃富貴

    (1.華僑大學(xué)a.實驗室與設(shè)備管理處,b.工學(xué)院,福建 泉州 362000;2.華僑大學(xué)保衛(wèi)處,福建 廈門 361000)

    0 引 言

    近年來,我國科技實力和技術(shù)創(chuàng)新顯著增強,科技創(chuàng)新水平加速挺進創(chuàng)新型國家前列。高校實驗室不僅是師生開展教學(xué)、交流的場所,也是培養(yǎng)創(chuàng)新人才的搖籃、科技創(chuàng)新的基地和社會服務(wù)的重要窗口[1],然而,實驗室的事故時有發(fā)生,對國家及人民的財產(chǎn)和生命健康造成了巨大的損失,俗話說:"安全在于提高警惕,事故出于麻痹大意”,如何避免這些悲劇的發(fā)生這一問題值得探討思索和共同解決。

    郭萬喜等[2]對北京化工大學(xué)化學(xué)類實驗室的危險程度及實驗室管理狀況進行了安全評價,并對該實驗室的安全管理狀態(tài)進行了等級的劃分;萬梅[3]基于層次分析與模糊數(shù)學(xué)原理相結(jié)合的評判方法,對該實驗室進行安全等級評判,并使用歐幾里得貼進度和擇近原則對評判結(jié)果進行了驗證;潘偉健等[4]對高校物理化學(xué)實驗室存在的危險源進行識別,利用定性分析方法進行風(fēng)險評價并確定風(fēng)險等級。雖然有關(guān)高校實驗室安全的研究逐漸增多,但利用主成分分析法(PCA)結(jié)合遺傳算法(GA)和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實驗室安全風(fēng)險評價模型的研究還較少。因此,本文利用層次分析法(AHP)建立實驗室安全風(fēng)險評價體系,通過PCA對評價指標的綜合權(quán)重進行降維后構(gòu)建GA-BP實驗室安全風(fēng)險評價模型,以期為實驗室安全管理和風(fēng)險評價提供理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。

    1 高校實驗室安全現(xiàn)狀

    高校實驗室不僅是創(chuàng)新人才培養(yǎng)、科研活動的開展及新技術(shù)開發(fā)活動的基地,也是高校實驗教學(xué)、師生工作、學(xué)習(xí)的重要場所[5]。在科研項目增多、科研水平提高的背景下,實驗室中易爆炸、腐蝕性、毒害等化學(xué)品種類也在不斷增加,實驗室安全環(huán)境變得越來越復(fù)雜,實驗室安全事故頻發(fā)[6]。如2015年4月,江蘇某大學(xué)化工學(xué)院發(fā)生實驗室爆炸事故,造成1名研究生死亡,4人受傷[7];2019年2月南京某大學(xué)實驗室發(fā)生爆炸火災(zāi)事故[8];2018年12月,北京某大學(xué)實驗室發(fā)生爆炸事故,造成3名學(xué)生死亡[9],以及2020年1月,某高校實驗室發(fā)生通風(fēng)櫥起火事故,直接導(dǎo)致經(jīng)濟損失約1萬元[10]。這些事故的發(fā)生不僅暴露了實驗室安全管理制度不完善、安全防范意識淡薄、應(yīng)急處置能力不強等問題,更重要的是導(dǎo)致人員傷亡和給國家財產(chǎn)造成了損失[6]。鑒于此,教育廳下發(fā)《教育部辦公廳關(guān)于進一步加強高校教學(xué)實驗室安全檢查的通知》,要求各高校嚴查教學(xué)實驗室安全管理體制機制建設(shè)與運行、開展教學(xué)實驗室安全風(fēng)險隱患排查和風(fēng)險防范管控、加強教學(xué)實驗室?guī)熒陌踩逃⒓皶r采購并配備護目鏡等安全用具、提升教學(xué)實驗室安全應(yīng)急等能力。

    高校實驗室安全已引起各方廣泛關(guān)注,劉義等[11]針對化工類實驗室安全管理不到位、風(fēng)險認識不足等問題,提出了該類實驗室風(fēng)險評價方法;韓佳彤[12]以層次分析法和集對分析法對化工類高校實驗室進行了風(fēng)險評價;吳立榮等[13]從安全規(guī)章制度、人的因素、儀器設(shè)備與化學(xué)品、管理與使用、應(yīng)急管理5個方面建立了高校實驗室安全評價指標體系。

    2 高校實驗室安全風(fēng)險評價體系的構(gòu)建

    2.1 評價指標體系的構(gòu)建原則

    風(fēng)險評價是指在風(fēng)險識別及預(yù)判和基礎(chǔ)上,運用科學(xué)的手段和方法綜合考量風(fēng)險發(fā)生的概率、損失程度及其他因素,從而得出系統(tǒng)發(fā)生風(fēng)險的概率及可能性,并判定風(fēng)險等級,依此決定是否采取控制措施,以及將該風(fēng)險控制到哪種程度[14]。因此,構(gòu)建指標體系應(yīng)遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性和啟發(fā)性等原則,以確保評價指標的可靠性、合理性、完整性和代表性。

    2.2 評價指標體系構(gòu)建

    當(dāng)前我國對實驗室安全風(fēng)險評價指標體系的研究已經(jīng)取得一定的成果。劉音等[15]從安全操作規(guī)程、儀器設(shè)備管理、用電負荷、人員管理、安全教育5個方面建立了電子實驗室風(fēng)險評價體系;林其彪等[16]從安全控制、費用控制、進度控制和質(zhì)量控制等4個模塊出發(fā),構(gòu)建高校實驗室安全管理評估指標體系;高惠玲等[17]構(gòu)建了一種基于危險源辨識進行實驗室分類、基于風(fēng)險評價劃分實驗室級別、依據(jù)管理措施及成效開展達標驗收的"三位一體"的新型實驗室管理模式。本文參考《中國實驗室評價體系》,并結(jié)合專家的意見,采用Delphi方法從安全制度管理、實驗室安全管理和組織管理3個方面構(gòu)建實驗室安全風(fēng)險綜合評價體系,如圖1所示。

    圖1 實驗室安全評價體系

    3 安全風(fēng)險評價指標權(quán)重的確定

    (1)判斷矩陣的構(gòu)建:對同一層次的各指標進行兩兩比較,并運用9標度法(見表1)構(gòu)造模糊判斷矩陣:

    表1 1-9標度表

    (2)矩陣歸一化處理:

    (3)計算最大特征值λmax及其特征向量

    (4)根據(jù)式(2)、(3)進行一致性檢驗(CR<0.1)

    (5)將特征向量轉(zhuǎn)換成主成分:

    (6)將特征向量轉(zhuǎn)化的主成分,并計算主成分累計貢獻率

    本研究對1級指標、2級指標和3級指標利用AHP法分別分配了一次權(quán)重,而后將2次權(quán)重相乘得出每個具體指標的最終權(quán)重,將所得數(shù)據(jù)整理后得25個指標的最終權(quán)重值(見表2)。

    表2 實驗室安全風(fēng)險評價指標體系

    4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    4.1 主成分分析法的基本原理

    主成分分析(principal component analysis,PCA)是在灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上,通過降低數(shù)據(jù)維數(shù),排除相互重疊的信息后,將多個指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標的一種多元統(tǒng)計分析方法[18-19]。在實際應(yīng)用中關(guān)于某個問題的信息是包含在由不同屬性的數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)陣中的,從線性代數(shù)角度來看,就是把原來變量的協(xié)方差矩陣通轉(zhuǎn)化為對角矩陣,然后提取少數(shù)幾個可以代表原始變量信息的因子,實現(xiàn)多維變量到低維變量的計算統(tǒng)計[20-21]。從信息論的角度看,PCA方法主要通過降維來揭示數(shù)據(jù)陣的主要結(jié)構(gòu),然后提出關(guān)于該數(shù)據(jù)陣所提供信息的合理解釋,回答要分析的問題[22]。PCA主要計算過程如圖2所示。

    圖2 主成分分析流程圖

    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要包括信號前向傳遞和誤差反向傳播[23],一般由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是整個學(xué)習(xí)過程中,不斷將期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出進行對比得出誤差值,將誤差值反向傳播,逐層修改其連接權(quán)值和節(jié)點閾值,直至網(wǎng)絡(luò)輸出誤差值達到預(yù)設(shè)的誤差范圍或者達到設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止,然后輸出結(jié)果[24]。

    4.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是模擬達爾文生物進化論中自然選擇和遺傳學(xué)機理的一種可以避免訓(xùn)練陷入局部極值現(xiàn)象出現(xiàn)的計算模型[25]。遺傳算法主要包括編碼、選擇、交叉及變異4個部分,具體過程如圖3所示。

    圖3 遺傳算法流程圖

    4.4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中參數(shù)的確定

    使用spss 26.0對樣本數(shù)據(jù)進行PCA分析,結(jié)果見表3。由表可知,前6個主成分的方差累積貢獻率已大于≥90.00%(95.18%),這說明前6種主成分已基本包含能夠反映樣本整體的大部分信息,可以替代原始數(shù)據(jù)進行建模分析。實驗室安全等級分為1~4級,則對應(yīng)輸出層神經(jīng)元個數(shù)為4個,經(jīng)過多次實驗發(fā)現(xiàn)其隱含層神經(jīng)元個數(shù)為11時實驗室安全等級評價的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性最佳。利用Matlab 2019b構(gòu)建如圖4所示的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,并對數(shù)據(jù)進行自主訓(xùn)練與學(xué)習(xí),獲得最佳參數(shù)后結(jié)束訓(xùn)練[26]。參數(shù)設(shè)置:隱含層的激活函數(shù)為tansig,訓(xùn)練函數(shù)采用traingdm,輸出層的傳遞函數(shù)選擇purelin,最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)定2 000,期望誤差值為1.00×10-4,遺傳算法的種群數(shù)設(shè)定為60.00,終止代數(shù)為100.00,使用選擇函數(shù)、交叉函數(shù)和變異函數(shù)分別選擇normGeomSelect、arithXover和nonUnifMutation。

    表3 主成分分析

    圖4 PCA-GA-BP流程圖

    4.5 模型訓(xùn)練

    構(gòu)建實驗室風(fēng)險評價指數(shù)矩陣,橫向代表嚴重性等級,縱向代表可能性等級,如表4所示。根據(jù)評分大小判斷風(fēng)險評價等級(見表5),其中1級為不可接受的風(fēng)險(1~5),需要立即采取整改措施;2級為嚴重風(fēng)險(6~9);3級為輕度風(fēng)險(10~17);4級為可接受的風(fēng)險(18~20)[15]。

    表4 風(fēng)險評價指數(shù)矩陣

    表5 風(fēng)險等級表

    5 實例應(yīng)用

    以華僑大學(xué)2020年86間理化實驗室安全檢查結(jié)果為例(見表6),選取前70組進行測試,后16組進行預(yù)測和驗證,結(jié)果如表7所示。

    表6 訓(xùn)練樣本

    表7 測試樣本

    為了判斷PCA-GA-BP模型對實驗室風(fēng)險等級判定結(jié)果的準確性,本文分別使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型、PCA-BP網(wǎng)絡(luò)模型和PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型運行15次,并對其平均耗時進行分析,結(jié)果如圖5所示。由圖可知,相比其他模型,PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的運行時間較短,收斂速度快,且運行時間的變化較平穩(wěn),這說明該網(wǎng)絡(luò)模型能夠一定程度的避免BP人工網(wǎng)絡(luò)陷入局部極小值,且模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)度更好。

    圖5 測試時間曲線圖

    該模型的準確率和相對誤差分析結(jié)果如圖6所示。由圖可知,PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果不僅準確率較高,且準確率的波動幅度比其他幾種模型小,其最小相對誤差為0.05%,最大誤差1.21%;BP人工網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果的最大誤差為4.75%,最小相對誤差較PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型高了0.22%;GA-BP和PCABP網(wǎng)絡(luò)模型的最大和最小相對誤差分別為2.06%和0.24、3.62%和0.68,這說明PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測輸出值比其他幾種模型的預(yù)測輸出值更接近期望輸出裝值,有更高的穩(wěn)定性和準確性。由此可知,主成分分析、遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合可提高網(wǎng)絡(luò)識別的精準度,加快網(wǎng)絡(luò)收斂的速度,有較高的穩(wěn)定性、廣泛性和實用性,因此利用APC-GA-BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的實驗室安全風(fēng)險評估模型對實驗室安全風(fēng)險的級別評估具有一定的可靠性和適用性。

    圖6 準確率和測試相對誤差柱狀圖

    6 結(jié) 語

    (1)通過利用主成分分析法對評價指標的綜合權(quán)重進行降維處理后,提高了網(wǎng)絡(luò)模型的分類能力,縮短了該模型的運行時間。

    (2)本文提出的PCA-GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型與標準BP網(wǎng)絡(luò)模型、PCA-BP網(wǎng)絡(luò)模型、GA-BP網(wǎng)絡(luò)模型相比,有更高的精準度、收斂性和適用性,不僅可為華僑大學(xué)實驗室安全風(fēng)險評價提供算法支撐,也可為今后其他高校實驗室的安全管理、隱患跟蹤提供提論基礎(chǔ)。

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