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    基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求預(yù)測

    2022-08-29 02:29:28鄧林陳玉斌劉湘慧陳赟
    鐵道科學與工程學報 2022年7期
    關(guān)鍵詞:消防車救護車數(shù)量

    鄧林,陳玉斌,劉湘慧,陳赟

    (1. 湖南交通職業(yè)技術(shù)學院 建筑工程學院,湖南 長沙 410132;2. 長沙理工大學 交通運輸工程學院,湖南 長沙 410114;3. 中鐵建港航局集團勘察設(shè)計院有限公司,廣東 廣州 511442)

    近年來,隨著城市化進程的不斷加快,地鐵成為城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的重要內(nèi)容。但其建設(shè)過程具有較大的不確定性和風險,從而導致地鐵隧道施工坍塌事故時有發(fā)生。為減少人員傷害和財產(chǎn)損失,事故發(fā)生后及時、合理的應(yīng)急救援尤為重要,其中應(yīng)急資源類型和規(guī)模的選擇是實施救援的前提和基礎(chǔ)。為提高救援效率,保證應(yīng)急資源的合理調(diào)配和利用,已有學者指出消防部隊、醫(yī)護人員、工程器械和藥品等[1-2]是應(yīng)急資源的重要組成部分,且應(yīng)急車輛是應(yīng)急資源的核心[3]。目前,對于應(yīng)急資源調(diào)配和利用的相關(guān)研究主要集中于應(yīng)急資源調(diào)度和應(yīng)急資源預(yù)測兩方面。在應(yīng)急資源調(diào)度方面,主要包括運輸路徑選擇及資源配置優(yōu)化[4-7]等相關(guān)研究。在應(yīng)急資源預(yù)測方面,學者們將多米諾效應(yīng)、蒙特卡洛、魯棒優(yōu)化模型、直覺模糊集和案例推理等方法[8-10]引入其需求量的預(yù)測過程中。現(xiàn)有研究主要集中于突發(fā)事件應(yīng)急資源總體上的預(yù)測和調(diào)度,缺少對地鐵隧道施工過程中具體突發(fā)事件以及特定性的應(yīng)急資源的相關(guān)研究。而在地鐵施工坍塌事故中,展開對于醫(yī)療救護力量和消防救援力量需求的預(yù)測具有一定的現(xiàn)實意義。此外,在現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在應(yīng)急管理領(lǐng)域得到了較為全面的應(yīng)用,如應(yīng)急資源需求預(yù)測、應(yīng)急能力評價和應(yīng)急疏散仿真等,其適用性和合理性已經(jīng)得到了驗證。在模擬預(yù)測方面,相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計回歸模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬預(yù)測能力更強,對樣本數(shù)據(jù)不要求其具有很強的規(guī)律性,且相對誤差較小,地鐵隧道坍塌事故突發(fā)性質(zhì)決定了樣本數(shù)據(jù)的不規(guī)律性[11]。因此,可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入地鐵隧道施工坍塌事故的應(yīng)急資源需求預(yù)測中。綜上所述,本文從應(yīng)急車輛需求量預(yù)測角度出發(fā),結(jié)合行業(yè)標準及相關(guān)規(guī)定,以救護車和消防車數(shù)量為預(yù)測目標,考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)越性,利用RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),構(gòu)建地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求量預(yù)測模型,對應(yīng)急車輛及其關(guān)聯(lián)的應(yīng)急人員數(shù)量展開預(yù)測,提供調(diào)度建議,為事故應(yīng)急決策提供參考。

    1 地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求預(yù)測輸入指標確定

    為明確地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急預(yù)測輸入指標,本文借鑒其他領(lǐng)域在應(yīng)急資源需求量預(yù)測輸入指標選取方面的研究[12-14],歸納得到各類輸入指標的選取應(yīng)主要考慮以下3個類型。

    1) 反映救援基本需求。承受災(zāi)害事故不利影響的人或物的數(shù)量或規(guī)模,如受災(zāi)人數(shù)、房屋倒塌規(guī)模。

    2) 反映救援難度。事故災(zāi)害的自身信息,如臺風災(zāi)害的風速、地震災(zāi)害的震級、洪澇災(zāi)害的洪水等級等。

    3) 反映事故影響范圍。事故災(zāi)難受損范圍的基礎(chǔ)信息,如災(zāi)區(qū)規(guī)模、電網(wǎng)規(guī)模等。

    地鐵隧道施工坍塌事故隸屬于生產(chǎn)安全事故,造成的事故影響包括人員傷害、周邊建筑物塌陷和路面交通受損等,與其他類型的事故災(zāi)難在損害結(jié)果和救援目標上相似。因此,本文從以上3類指標出發(fā),結(jié)合所確定的應(yīng)急資源類型——救護車及消防車選取預(yù)測輸入指標,選取依據(jù)如下:

    1) 與救護車數(shù)量和消防車數(shù)量的需求量判斷相關(guān)聯(lián)。

    2) 可以反映承受事故不利影響的人或物的數(shù)量和規(guī)模、事故災(zāi)難的自身信息和項目基本信息。

    3) 可以迅速采集即時信息或存在預(yù)留信息,保證應(yīng)急資源需求量預(yù)測的時效性。

    4) 可以對指標直接進行量化,或通過預(yù)處理后進行量化,便于直觀構(gòu)建預(yù)測模型。

    5) 可以獲取完備的訓練數(shù)據(jù)以進行預(yù)測模型的訓練。

    綜上所述,最終確定坍塌位置(c1)、次(衍)生事故(c2)、坍塌面積(c3)和被困人數(shù)(c4)作為地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛的預(yù)測輸入指標,各指標含義如表1所示。

    表1 地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求量預(yù)測輸入指標Table 1 Prediction input index of emergency vehicle demand for subway tunnel construction collapse accident

    2 地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求預(yù)測模型構(gòu)建

    RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種3層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有結(jié)構(gòu)簡單、計算量少、收斂速度快和無局部最優(yōu)等特性[15]。其基本原理是通過徑向基函數(shù),對輸入的低維數(shù)據(jù)進行非線性變換,形成高維隱含層,隱含層再通過線性變換輸出數(shù)據(jù)。

    本文構(gòu)建的地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求預(yù)測模型輸入層由坍塌位置(c1)、次(衍)生事故(c2)、坍塌面積(c3)和被困人數(shù)(c4)4 個節(jié)點組成。同時,為提高預(yù)測準確性,將救護車數(shù)量(d1)及消防車數(shù)量(d2)2 個變量分別作為輸出層節(jié)點,構(gòu)建2個RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過案例搜集基礎(chǔ)數(shù)據(jù),量化指標作為訓練樣本,以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓練預(yù)測模型,在誤差允許范圍內(nèi)測算結(jié)果。

    2.1 數(shù)據(jù)處理

    2.1.1 數(shù)據(jù)量化方式及取值范圍

    搜集地鐵隧道施工坍塌案例共61 例,其中由于自然條件引發(fā)的事故和施工過程中人為失誤的事故12 例,事故發(fā)生所在地偏遠的事故13 例,被劃分為重大事故的事故10 例。案例數(shù)據(jù)整理和分析過程中,剔除缺失和數(shù)據(jù)偏離均值較大的數(shù)據(jù)組,保留有完整輸入指標的數(shù)據(jù)共47組。

    結(jié)合以上事故案例,對坍塌位置(c1)、次(衍)生事故(c2)、坍塌面積(c3)和被困人數(shù)(c4)的量化方式及取值范圍進行選擇。對指標c1,地鐵隧道施工坍塌位置分為洞口、洞身和其他位置(機械內(nèi)部和其他掩埋物內(nèi)部)。洞口坍塌較洞身坍塌和其他位置坍塌可供救援設(shè)備安置和救援人員操作的開放空間較大,救援難度較?。欢瓷硖鹿识喟殡S路面塌陷或建筑物沉降,救援難度居中;其他位置坍塌是在隧道本身坍塌的基礎(chǔ)上伴隨著其他結(jié)構(gòu)物、機械設(shè)備或施工材料的繼發(fā)坍塌,救援難度大。綜上,洞口、洞身和其他位置的救援難度是遞增的,分別賦值1,2 和3。對指標c2,無次(衍)生事故和有次(衍)生事故的救援難度是遞增的,分別賦值0 和1。對指標c3和c4,為數(shù)值型指標,可根據(jù)事故情況取值,各指標量化方式及取值范圍見表2。

    表2 指標量化方式及取值范圍Table 2 Ⅰndex quantification method and value range

    2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    通過對61 例案例數(shù)據(jù)的整理和分析,剔除數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)偏離均值較大的數(shù)據(jù)組,保留有完備輸入指標和輸入指標的數(shù)據(jù)組共47 組。各數(shù)據(jù)組有c1,c2,c3,c4,d1和d2共6 項數(shù)據(jù),記為樣本矩陣X47×6。

    為消除各變量量綱不同對預(yù)測結(jié)果的影響,需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。對于第i個樣本的第j個數(shù)據(jù)xij,其歸一化數(shù)據(jù)x*

    ij計算公式如下:

    其中:min{xj}和max{xj}分別為第j列數(shù)據(jù)的最小值和最大值。

    2.2 代碼實現(xiàn)與結(jié)果分析

    本文選用Windows10 環(huán)境下MATLAB R2018a軟件進行模型構(gòu)建和訓練,基于47 組樣本數(shù)據(jù)隨機生成37 組訓練集和10 組測試集樣本。選用matlab 中的newrb 函數(shù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該函數(shù)通過不斷增加隱含層神經(jīng)元個數(shù)直至滿足目標誤差為止,可以較好地解決隱含層難以確定的問題。樣本歸一化數(shù)據(jù)精度為0.001,因此設(shè)定目標誤差為0.001,最大神經(jīng)元個數(shù)為100,每次返回增加神經(jīng)元個數(shù)為1。為防止過擬合,分別選取擴展速度spread為0.01,0.05,0.1,0.5,1和3進行訓練。

    以救護車數(shù)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型為例,不同的擴展速度訓練結(jié)果如表3所示。

    結(jié)合訓練結(jié)果和表3 的對比分析結(jié)果可知,spread 取0.01 和0.05 時,救護車數(shù)量訓練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)基本重合,形成了過擬合;spread 取3 時,救護車數(shù)量訓練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)偏差較大。綜合對比隱含層神經(jīng)元個數(shù)和均方誤差,選取spread值為0.1,救護車數(shù)量預(yù)測模型訓練結(jié)果如表4和圖1所示。

    表3 擴展速度對比表Table 3 Expansion speed comparison table

    表4 救護車數(shù)量newrb函數(shù)訓練結(jié)果Table 4 Number of ambulances newrb function training result

    圖1 救護車數(shù)量訓練集樣本數(shù)據(jù)對比Fig.1 Comparison of sample data of ambulance number training set

    由表4 可知,隱含層神經(jīng)元個數(shù)為15 時,其均方誤差MSE 可以滿足目標誤差要求。由圖1 可知,該預(yù)測模型對于救護車數(shù)量能夠較好地擬合訓練集歷史數(shù)據(jù),誤差較小(<0.001)。將測試集代入計算,并將預(yù)測數(shù)據(jù)與實際值進行對比可得圖2。

    由圖2可知,該預(yù)測模型對于救護車數(shù)量測試集樣本預(yù)測準確率為90%(反歸一化后取整數(shù)據(jù)的準確率),相關(guān)系數(shù)R2=0.965 21,進一步驗證了模型的可靠性。

    圖2 救護車數(shù)量測試集樣本數(shù)據(jù)對比Fig.2 Comparison of sample data of ambulance number test set

    同理,對消防車數(shù)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行訓練,選取spread 值為0.1,消防車數(shù)量預(yù)測模型訓練結(jié)果如表5和圖3所示。

    表5 消防車數(shù)量newrb函數(shù)訓練結(jié)果Table 5 Number of fire engines newrb function training result

    由表5 可知,隱含層神經(jīng)元個數(shù)為21 時,其均方誤差MSE 可以滿足目標誤差要求。由圖3 可知,該預(yù)測模型對于消防車數(shù)量能夠較好地擬合訓練集歷史數(shù)據(jù),誤差較小(<0.001)。將測試集代入計算,并將預(yù)測數(shù)據(jù)與實際值進行對比可得圖4。

    圖3 消防車數(shù)量訓練集樣本數(shù)據(jù)對比Fig.3 Comparison of sample data of training set for the number of fire engines

    由圖4可知,該預(yù)測模型對于消防車數(shù)量測試集樣本預(yù)測準確率為80%(反歸一化后取整數(shù)據(jù)的準確率),相關(guān)系數(shù)R2=0.958 35,進一步驗證了模型的可靠性。

    圖4 消防車數(shù)量測試集樣本數(shù)據(jù)對比Fig.4 Comparison of sample data of test set for the number of fire engines

    3 地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求量預(yù)測與實施建議

    3.1 地鐵隧道施工坍塌事故應(yīng)急車輛需求量預(yù)測

    3.1.1 項目描述

    2016年10月19 日上午8 時45 分左右,某地鐵區(qū)間正線左線隧道發(fā)生坍塌事故,事故造成現(xiàn)場作業(yè)人員3 人死亡,直接經(jīng)濟損失約450 萬元。該合同段采用暗挖法和明挖法結(jié)合施工,事故段采用臺階法施工。

    該事故發(fā)生的直接原因包括:1) 坍塌處的地質(zhì)條件復雜,地層變化大。2) 事發(fā)點地處十字路口,重載車往返頻繁,震動及動載對下部隧道內(nèi)施工空頂期土體穩(wěn)定性造成不利影響。3) 事故掌子面處上方土體塌方后,局部土體流動和應(yīng)力釋放迅速波及后方上臺階初支結(jié)構(gòu),進而導致初支全封閉和未全封閉處上部結(jié)構(gòu)發(fā)生斷裂。

    該事故發(fā)生的間接原因包括:1) 施工單位對總體風險預(yù)判不足,監(jiān)測不到位,未采取有效的安全保護措施;對作業(yè)人員的安全教育不詳實。2)監(jiān)理單位對監(jiān)測工作未進行有效地指導和監(jiān)督,對事故隱患未提出防范措施和建議。3) 建設(shè)單位對施工擾動預(yù)估不足,對作業(yè)人員的安全教育指導不力。

    3.1.2 應(yīng)急車輛預(yù)測

    據(jù)調(diào)查顯示,該地鐵隧道施工坍塌發(fā)生在洞身處,未引起其他次(衍)生事故,坍塌面積為50 m2,造成3 人被困。據(jù)此,該項目預(yù)測指標取值如表6所示。

    表6 事故案例預(yù)測指標取值Table 6 Value of accident case prediction index

    通過代入訓練后救護車數(shù)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和消防車數(shù)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進行計算。通過歸一化、計算預(yù)測值、反歸一化和取整數(shù)等步驟,最終計算得該突發(fā)事件的救護車需求量為3輛,消防車需求量為5輛。

    3.2 應(yīng)急車輛調(diào)配對策分析與驗證

    事故案例在事故調(diào)查或新聞媒體報道中均未體現(xiàn)應(yīng)急資源的準確數(shù)量,但考慮目標情景的被困人員數(shù)量和坍塌規(guī)模,并查閱事故現(xiàn)場附近的醫(yī)療機構(gòu)和消防機構(gòu)距離等信息,可以認為預(yù)測值已經(jīng)能夠基本滿足救援需求。

    基于前述應(yīng)急資源需求量預(yù)測模型,可以對救護車和消防車的需求量進行預(yù)測,實際資源調(diào)配對策應(yīng)在二者的基礎(chǔ)上進一步推算醫(yī)護人員數(shù)量和消防車人員數(shù)量。由于事故的特殊性和事故間的差異性,還需要對預(yù)測結(jié)果進行修正。

    1) 根據(jù)衛(wèi)生行業(yè)標準《救護車(WS/T 209—2008)》,一輛A 型救護車或B 型救護車應(yīng)配備司機1名,醫(yī)生1名,護士1名,擔架員2名,以及必要的醫(yī)護設(shè)施,至少可容納1 名隨行家屬和1 名傷員。

    2)根據(jù)國家通用技術(shù)標準《消防車第1 部分:通用技術(shù)條件(GB 7956.1-2014)》,滅火消防車、舉高消防車和專勤消防車應(yīng)配備5~7 人消防救援人員,本文取6人/輛。

    3) 應(yīng)急資源調(diào)配對策反映的是應(yīng)急資源需求量的最低限值。由于預(yù)測模型的預(yù)測值是歸一化后的精確值,反歸一化后數(shù)據(jù)小數(shù)位易被忽略,為滿足應(yīng)急資源的最低限值需要,決策者應(yīng)對其最終取值逢小數(shù)位進一處理,保證救援的基本需求。

    4) 對于預(yù)測結(jié)果顯著不合理的地方,則需要按照一般應(yīng)急處置經(jīng)驗對資源調(diào)配對策進行修正。還應(yīng)考慮應(yīng)急儲備、項目所在地周邊醫(yī)療機構(gòu)與消防機構(gòu)自身的救援能力、救援設(shè)備的周轉(zhuǎn)能力等,進而對應(yīng)急資源調(diào)配對策進行修正以滿足實踐需求。

    綜上,該事故案例應(yīng)在事故爆發(fā)后委派至少3輛A型救護車或B型救護車,每輛救護車應(yīng)配備司機1 名,醫(yī)生1 名,護士1 名,擔架員2 名,以及必要的醫(yī)護設(shè)施,每輛至少可容納1名隨行家屬和1 名傷員。同時,需要委派至少5 輛滅火消防車、舉高消防車或?qū)G谙儡?,每輛消防車應(yīng)配備6名消防救援人員。

    4 結(jié)論

    1) 通過歸納文獻資料的輸入層指標,結(jié)合歷史事故數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和應(yīng)急需求,確定了將坍塌位置、次(衍)生事故、坍塌面積和被困人數(shù)作為輸入層指標。

    2) 構(gòu)建了救護車數(shù)量RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和消防車數(shù)量RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,2個預(yù)測模型在訓練集擬合程度較好,測試集的樣本準確率分別為90%和80%,驗證了模型的可靠性。在應(yīng)急資源調(diào)配對策選取和修正中,應(yīng)結(jié)合相關(guān)規(guī)范和實踐需求,對應(yīng)急資源調(diào)配對策進行進一步的選取和修正。

    3) 本文構(gòu)建的應(yīng)急車輛預(yù)測模型均基于搜集的案例數(shù)據(jù),在數(shù)量上和信息維度上都存在一定的局限性,在實踐中需要不斷更新案例,不斷更新預(yù)測模型,以提高方法的準確性。

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