一种地下工程综合保障能力的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种地下工程综合保障能力的评估方法及系统，通过建立LSSVM预测网络对地下工程综合保障能力进行评估，通过视野和步长自适应设定以及引入精英反向学习机制改进人工鱼群算法，使基本的人工鱼群算法更加具有应用性，之后利用优化后的人工鱼群算法得到LSSVM预测网络的最优参数，利用最优参数对LSSVM预测网络进行训练，得到IAFSA

【技术实现步骤摘要】
一种地下工程综合保障能力的评估方法及系统


[0001]本专利技术属于地下工程综合保障
，具体属于一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法及系统。

技术介绍

[0002]地下工程综合保障能力是地下工程项目的关键性能指标，其性能的好坏直接影响地下工程是否可以正常运行。根据地下工程的保障需求，分级和分类建立保障能力评估指标体系是目前的首要任务，地下工程综合保障能力常用的评估模型有层次分析法、灰色评估法、云重心法、模糊综合评判法和人工神经网络等方法，前几种评估方法引入了大量的人为主观评判，人为因素对评估模型的影响使其不能有效的解决对地下工程综合保障能力的评估。
[0003]LSSVM是普通支持向量机(support vevtormachine,SVM)的改进，其损失函数采用误差平方和，用等式约束替代了SVM中的不等式约束条件，将二次规划问题的求解转化成了线性方程组的求解。但通常在LSSVM的建立过程中，核宽度系数和正则化参数由人为试探选取，过程中具有较大的人为因素影响，而参数的选取将会直接影响到地下工程综合保障能力评估模型的评估精度与训练时间；
[0004]现有的智能优化算法多种多样，有着各自的计算优势，常用的优化算法有粒子群算法和遗传算法等，但这些算法产生时间长，导致现有提升空间有限；人工鱼群算法(artificial fish
‑
swarm algorithm,AFSA)是较新的智能优化算法，该算法具有较好的全局最优解的求解能力、对初始值和参数要求较低、鲁棒性强、易操作等特点，但是AFSA存在后期收敛速度慢以及容易陷入局部最优等缺点。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法及系统，对地下工程综合保障能力的进行评估，能有效地解决评价指标之间的非线性关联性问题，使得最后的评估更为准确，有效。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，具体步骤如下：
[0007]S1构建地下工程综合保障能力评估指标体系，获取地下工程综合保障能力评估指标得到训练样本集，对训练样本集进行预处理，根据预处理后的训练样本集构建LSSVM预测网络；
[0008]S2生成初始人工鱼群，根据自适应策略设定人工鱼群算法的视野和步长，计算人工鱼群觅食行为中每条人工鱼的适应度，根据适应度更新初始人工鱼群中的人工鱼状态；利用精英反向学习机制在更新后的人工鱼群中选出精英人工鱼个体，得到精英人工鱼群；计算精英人工鱼个体的反向解，得到反向解个体组成的反向人工鱼群，将精英人工鱼群及反向人工鱼群组成新的鱼群，将新的鱼群作为初始人工鱼群，重复上述步骤直至达到最大
迭代次数K
max
或适应度值不再改变时停止，输出LSSVM预测网络的最优参数；
[0009]S3利用最优参数对LSSVM预测网络进行训练，得到训练好的IAFSA
‑
LSSVM模型；
[0010]S4将待评估地下工程综合保障能力评估指标输入训练好的IAFSA
‑
LSSVM模型中进行地下工程综合保障能力的评估。
[0011]进一步的，步骤S1中，所述地下工程综合保障能力评估指标体系包括供配电保障分系统E、通风空调保障分系统A、给排水保障分系统W和综合保障分系统I。
[0012]进一步的，步骤S1中，所述供配电保障分系统E、通风空调保障分系统A、给排水保障分系统W和综合保障分系统I共包括24个地下工程综合保障能力评估指标，具体为：
[0013]供配电保障分系统E包括发供电设施设备完好率、供电质量、照度、内接电阻、内外电源、切换时间、燃油供应和供电负荷；
[0014]通风空调保障分系统A包括通风空调设施设备完好率、空气参数检测与进化装置完好率、重点部位温湿度、换气次数与通风量、空气清洁度、噪声量和氧气再生装置与再生药品完好率；
[0015]给排水保障分系统W包括给排水设施设备完好率、应急排水与机动补水设备完好率、消防设施设备完好率、水质和水量；
[0016]综合保障分系统I包括信息处理平台与配套设备完好率、各分系统工作可靠性、抗干扰和防入侵能力、分区工作性能和上级指挥信息系统的互联互通能力。
[0017]进一步的，步骤S1中，LSSVM的回归约束可以表示为
[0018][0019]式中：‖w‖2为控制模型的复杂度；e
i
为训练的数据模型对样本数据预测的误差；C为正则化参数，表示控制样本超出误差的惩罚程度；
[0020]LSSVM预测网络为：
[0021][0022]其中，拉格朗日乘子a
i
；K(x
i,
x
j
)为核函数；x
i
和y
i
分别为n维输入、一维输出向量；b为常数值偏差。
[0023]进一步的，步骤S1中，LSSVM预测网络的核函数为径向基核函数，其表达式为：
[0024][0025]式中：ε为核宽度系数；
[0026]进一步的，步骤S2中，所述自适应策略为：
[0027][0028]式中：Visual为视野；Visual
min
为最小视野；Step为步长；Step
min
为最小步长；K为当前迭代数；K
max
为最大迭代数；λ为自适应系数。
[0029]进一步的，步骤S2中，当人工鱼群算法的迭代次数达到2K
max
/3，引入精英反向学习
机制。
[0030]进一步的，步骤S2中，将人工鱼群中适应度大最大的人工鱼作为为精英人工鱼X
best
，
[0031]X
best
＝(e1，e2，
…
，e
k
)，e
i
∈(a
i
，b
i
)
ꢀꢀꢀ
(10)
[0032]其中，(e1，e2，
…
，e
k
)是指精英人工鱼X
best
的状态，e
i
(i＝1，2，...k)表示状态向量，状态向量中第i个寻优变量的取值范围为(a
i
，b
i
)；a
i
，b
i
分别为寻优变量的上界和下界；
[0033]计算精英人工鱼个体X
best
的反向解定义精英反向解个体中寻优变量为：
[0034][0035]式中：β为服从均匀分布的随机数，β∈(0，1)；da、db为动态边界，da＝min(e1，e2，
…
，e
k
)，db＝ma本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其特征在于，具体步骤如下：S1构建地下工程综合保障能力评估指标体系，获取地下工程综合保障能力评估指标得到训练样本集，对训练样本集进行预处理，根据预处理后的训练样本集构建LSSVM预测网络；S2生成初始人工鱼群，根据自适应策略设定人工鱼群算法的视野和步长，计算人工鱼群觅食行为中每条人工鱼的适应度，根据适应度更新初始人工鱼群中的人工鱼状态；利用精英反向学习机制在更新后的人工鱼群中选出精英人工鱼个体，得到精英人工鱼群；计算精英人工鱼个体的反向解，得到反向解个体组成的反向人工鱼群，将精英人工鱼群及反向人工鱼群组成新的鱼群，将新的鱼群作为初始人工鱼群，重复上述步骤直至达到最大迭代次数K
max
或适应度值不再改变时停止，输出LSSVM预测网络的最优参数；S3利用最优参数对LSSVM预测网络进行训练，得到训练好的IAFSA
‑
LSSVM模型；S4将待评估地下工程综合保障能力评估指标输入训练好的IAFSA
‑
LSSVM模型中进行地下工程综合保障能力的评估。2.根据权利要求1所述的一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其特征在于，步骤S1中，所述地下工程综合保障能力评估指标体系包括供配电保障分系统E、通风空调保障分系统A、给排水保障分系统W和综合保障分系统I。3.根据权利要求2所述的一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其特征在于，步骤S1中，所述供配电保障分系统E、通风空调保障分系统A、给排水保障分系统W和综合保障分系统I共包括24个地下工程综合保障能力评估指标，具体为：供配电保障分系统E包括发供电设施设备完好率、供电质量、照度、内接电阻、内外电源、切换时间、燃油供应和供电负荷；通风空调保障分系统A包括通风空调设施设备完好率、空气参数检测与进化装置完好率、重点部位温湿度、换气次数与通风量、空气清洁度、噪声量和氧气再生装置与再生药品完好率；给排水保障分系统W包括给排水设施设备完好率、应急排水与机动补水设备完好率、消防设施设备完好率、水质和水量；综合保障分系统I包括信息处理平台与配套设备完好率、各分系统工作可靠性、抗干扰和防入侵能力、分区工作性能和上级指挥信息系统的互联互通能力。4.根据权利要求1所述的一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其特征在于，步骤S1中，LSSVM的回归约束可以表示为式中：||w||2为控制模型的复杂度；e
i
为训练的数据模型对样本数据预测的误差；C为正则化参数，表示控制样本超出误差的惩罚程度；LSSVM预测网络为：其中，拉格朗日乘子a
i
；K(x
i
，x
j
)为核函数；x
i
和y
i
分别为n维输入、一维输出向量；b为常
数值偏差。5.根据权利要求4所述的一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其特征在于，步骤S1中，LSSVM预测网络的核函数为径向基核函数，其表达式为：式中：ε为核宽度系数；6.根据权利要求1所述的一种基于IAFSA
‑
LSSVM的地下工程综合保障能力评估方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，汪波，李静，苏延召，曹继平，冯增喜，张茂强，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：