Диссертация (1141573), страница 11
Текст из файла (страница 11)
когда точка Асоответствует центральной точке терма K1. Следуя теории нечетких множествможно увеличить достоверность оценки качества выполненных работ, введя«нечеткость» выбора между термами варьирования по одному из принципов,описанных в разделе 2.4. Так, можно задать степень принадлежности к терму K1 в61соответствии с процентным соотношением площади обнаруженного дефектногоучастка к площади всей рабочей захватки. Данный подход увеличит точностьоценки, но при этом значительно усложнит извлечение обучающей выборки припроведении эксперимента, так как в отличие от ОТФ, которые не претерпеваютсильные изменения в течение строительства для одной бригады одногоподрядчика, главная переменная Q имеет более широкий диапазон изменений. Но,главное, введение такой точности измерения качества строительной продукциинеэффективно в виду целей и задач моего диссертационного исследования, потомучто незначительные дефекты согласно семантическому смыслу лингвистическоготерма K1 в независимости от своего масштаба устраняются в течение сдачиприемки, а в случае если данный дефект остался в кровельной конструкции, то онне приведет к потере кровлей своих функций в течение гарантийных обязательствстроительной компании, то есть в течение жизненного цикла кровли до плановыхремонтных работ.
В то время как значительный дефект в кровельной конструкциидаже на 1 м2 площади одной секции жилого дома может привести к потеризащитных функций всей кровли в пределах данной секции за короткий промежутоквремени. В связи с приведенными аргументами измерение отклика исследуемойсистемы, обозначающего качество строительной продукции, и соответствующеговыходу моделиYQ ,решено было производить лингвистическими термами,принимая степень принадлежности выбранного терма равной 1.Главная переменная системы T на первый взгляд - классический примерколичественной переменной, измерение которой не составляет никакой проблемы.Но критерий «продолжительность строительного процесса» не имеет единойинтерпретации для различных строительных объектов на подобии критерия«качество строительной продукции».
То есть продолжительность строительногопроцессавсегдарассматриваетсяотносительноустановленногодляеговыполнения промежутка времени согласно календарному и сетевому графикамстроительства.Поэтомудлякаждогостроительногообъектакритерийпродолжительности будет устанавливаться индивидуально в зависимости от62установленных сроков строительства. Например, продолжительность устройствакровли на захватке №1 составила 28 дней, для строительного объекта А - этосоответствует календарному графику, для объекта В - это превышаетустановленную календарным графиком продолжительность, но находится внутриимеющегося резерва времени согласно сетевому графику строительства, и дляобъекта С - данная продолжительность превышает установленные календарным исетевым графиками пределы.
В связи с этим в диссертационной работе в главе 3при формировании модели предмета исследования вместо критерия T будетиспользоваться критерий P - сменная производительность труда одного рабочего.Данная характеристика может являться инвариантной на различных строительныхобъектах при одинаковых значениях ОТФ строительного процесса.Главная переменная P отражает производительность труда, основнойхарактеристикой которой является выработка - количество качественнойстроительной продукции, выполненной одним рабочим за единицу времени [57]. Вдиссертационной работе за единицу времени принята рабочая смена и фактическаясменная производительность труда Pфакт определяется по следующей формулеPфакт V,Tфакт Nчел(2.7)где V - объем выполненной строительной продукции (в основном, равный однойзахватке);Tфакт- затраченное время в сменах;Nчел - количество задействованных рабочих.В диссертационной работе в качестве оценки производительности трудастроительного процесса, а следовательно главной переменной системы P, принятаотносительная сменная производительность трудаYP ,которая показываетотношение фактической производительности труда к ее нормативному значениюPнорма , полученному по трудозатратам из сборника государственных элементныхсметных нормативов (ГЭСН) на строительные работы [20], либо из сборникаединых норм и расценок (ЕНиР) [22], при отсутствии необходимой работы в63первом сборнике.
Таким образом относительная сменная производительность,соответствующая выходу моделиYP ,определяется по следующей формулеYP Pфакт.Pнорма(2.8)Главная переменная T будет возвращена в систему при создании модели ОТПстроительного процесса, учитывающей особенности конкретного строительногопроекта.2.5. Моделирование процессов посредством искусственной нейронной сети(ИНС)Как отмечено в статье автора [43], «в последние 20 лет идет активноевнедрение ПО, разработанного на основе математических моделей с применениемискусственных нейронных сетей (ИНС), в различных областях человеческойдеятельности, в том числе и в строительстве [108, 75, 91].
Данное обстоятельствовызвано следующими достоинствами ИНС:1) универсальность ИНС за счет свободной архитектуры построения, котораяможет включать несколько уровней с различными наборами связей междуэлементами, тем самым ИНС может быть применена почти к любому «деревусвойств», полученному в результате системного анализа объекта исследования;2) сравнительно простые и легко программируемые алгоритмы обучениясети, позволяющие математически формализовать реальные процессы в различныхусловиях и в короткие сроки, обеспечивая низкую трудоемкость создания ивысокую адаптивность ИНС;3) наличие специфических инструментов, таких, как порог, функцияактивации, обратные связи, память и другие, которые позволяют ИНСаппроксимироватьразличныезависимостивмногофакторныхсложноформализуемых задачах [76]».Теоретические и практические результаты исследований различныхпроцессов с помощью ИНС, показали, что использование данного подхода в64задачах восстановления зависимостей не уступает методу классическогорегрессионного анализа, и часто дает лучшие результаты [78, 90, 110].Поспособураспространениясигналаразличаютсетипрямогораспространения и рекуррентные сети.
В последних присутствуют обратные связимежду нейронами разных слоев, на основе которых формируется память нейронов.В моей диссертационной работе модель предмета исследования представляетсобой ИНС прямого распространения сигнала.Каждый нейрон ИНС разработан на основе структуры искусственногонейрона МакКаллока-Питтса [97] и представлен на Рисунке 2.5.В состав нейрона входят каналы связи, каждый из которых имеет свой вес w,по ним на нейрон поступают сигналы x, которые преобразуются в общий входнойсигнал нейрона с помощью сумматора.
Для активации нейрона необходимо, чтобывходной сигнал нейрона превысил некоторое значение - порог активации b. Послепреодоление порога сигнал в нейроне, индуцированное локальное поле v,преобразуется согласно функции активации , полученный сигнал y поступает наВыход нейронаФункцияактивацииИндуцированноелокальное полеПорог активацииСумматорИмпульсы связейВеса связейСигналывыход нейрона.Рисунок 2.5 - Структура искусственного нейрона65На Рисунке 2.6 представлено функционирование трехслойной ИНС прямогораспространения сигнала с произвольным числом входов - сенсоры g,произвольным числом нейронов j на скрытом слое, и одним выходом - нейрон P.Работа данной ИНС начинается с подачи информации от системы на сенсорыg.
В сенсорах происходит формирование вектора входных сигналов модели {xg } ,который поступает по каналам связи к нейронам скрытого слоя. Любой нейронВходной слой(сенсоры g)Сигнал сенсора gвход сети)Вес связи g-jИмпульс связи g-jСумматор нейрона jПорог нейрона jСкрытый слой(нейроны j)Индуцированноелокальное поле нейрона jФункция активациинейрона jВыход нейрона jВес связи j-PИмпульс связи j-PСумматор нейрона PВыходной слой(нейрон P)Порог нейрона PИндуцированноелокальное поле нейрона PФункция активациинейрона PВыход сетиРисунок 2.6 - Функциональная схема работы ИНС66может иметь разное количество связей в зависимости от структурной моделиобъекта исследования.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
