基于粗糙集的高层建筑施工安全评价研究

魏秀瑛 张同文 李 文（湖南高速铁路职业技术学院，湖南 衡阳 421002）

建筑行业在国民经济发展中发挥的作用十分重要，已经成为整个经济建设中的重要支柱产业。在全国建筑行业中占有的产值比例逐年呈上升态势。近年来虽然受到建筑市场规律的影响，再加上国际金融危机的影响，整体建筑业企业的利润出现了回落的现象，但是，我国的城市化建设的进程没有降低，国家拉动内需的政策没有改变，因此，在固定资产的投资上，需求依然是十分旺盛的。从建筑行业的发展情况来看，关于成本和利润的关系，劳动安全和劳动强度的改善等，一直是业界争论的话题。根据劳工组织的统计，由于生产事故和劳动事故造成的死亡人数一直居高不下。全世界各个国家都为了降低施工劳动事故的发生概率而制定了相应的工程安全生产管理制度，我国也不例外。通过进行了相应的安全事故和安全生产的条例，在事故发生概率上，虽然工程量在不断增加，但是出现事故的比例确实得到了控制。今后的发展，就是保证社会经济良性运行的前提下，注重排除安全隐患，实现建筑工程安全生产。

1 粗糙集理论介绍

1.1 关于粗糙集理论，从上个世纪70年代就有学者进行了逻辑性的分析。粗糙集理论经过多年的论证，如今已经在学术界形成了热点，尤其是在人工智能领域中，作用于知识获取、决策、过程分析控制的过程。

首先，粗糙集理论的基本概念包含了知识库和知识系统：

S=(u,A,V,f)此为整体信息系统，论域对象空间是U,属性的有限分空几何为A,信息函数为f,属性值域为V;

第二，粗糙集理论中的不可分辨关系定义，是不可分辨关系中的等价关系。将等价关系中，相关的知识加以等价的类族的定义，其公式为：

[X]ind(p)=I[x]R

P为等价关系的族相关的知识，统称为P基本知识。

第三，近似集将每个等价的子集的关系加以定义，其公式为：

RX=u{YEU/R’Y(X)},Rx为正域，U为边界域，Y为负域。

1.2 利用粗糙集理论，可以表达不确定和不精确的知识，从经验中总结和学习知识，分析不一致的信息，推理不完整的知识，将信息进行数据的简化并加以模式分类。对数据的依赖关系进行识别和评估。

1.3 在建筑工程中，特别是高层建筑中使用粗糙集理论，具有很强的实用性，利用数据本身的信息，对知识进行验证，对数据进行评估，将概念以及操作的模式加以揭示，最终将规则等进行精确的检查和证实，特别适用于智能的控制。

另外，利用粗糙集理论，可以对各种数据进行表达和处理，将不完整、不明确的数据加以变量，得到更多的数据，并且得到简化后的关键信息[1]。

进行粗糙集理论，可以将隐藏的数据加以挖掘，尤其是数据的规律以及实施进行隐藏的过程中，可以避免由于人为因素的干扰而出现偏差。

2 高层建筑施工安全评价指标优选

1）进行高层建筑的建设，必须要做好施工安全评价指标的评价基础工作，注重安全预测的质量。结合高层建筑施工的特点，进行复杂的安全指标体系的设定工作。遵循科学的评价事物的安全状况的原则，并遵循建筑企业安全系统指标间的系统性原则，做好相关指标的相关性、层次性和整体性的分析。同时还要遵循指标体系间的可比性原则，充分考虑计量范围、计量方法、计量口径。最后还要遵循可行性原则，保证评价的实施方案能够被应用部分采纳。

2）从粗糙集理论的角度对高层建筑施工安全影响因素加以分析，应结合施工企业安全生产评价标准等，对高层建筑施工生产状况进行调研，然后得到众多关于高层建筑施工安全影响因素。

表1 高层建筑施工安全影响因素

3 实际工程案例分析

某高层建筑工程施工中，采用粗糙集理论进行了高层建筑安全施工的各个因素的分析。采用该分析系统，分析了安全管理影响因素中的分析结论，将各个因素中经过分析得到的离散值设定为优秀、合格、不合格，分别使用C1、C2、C3作为代表，对施工组织设计、安全教育、检查等情况加以等级和程度的设定。

U为影响因素，C为决策因素，D为评价工程项目的决策属性，本文对安全管理影响因素进行分析,D为决策因素取离散值(1,2,3),分别代表优、合格、不合格;C1,C2,C3分别代表:专项施工组织设计的情况,安全教育和检查的情况,安全生产责任制的好、一般、差的程度,离散后取值(1,2,3)。所以C的D约简为(C1,C3)。C的D核为C1;C2为冗余属性。各属性的重要性σCD(C1)=13/15- 8/15= 7/15;σCD(C2)= 13/15- 13/15=0;σCD(C3)= 13/15- 4/15= 9/15。

表2 高层建筑施工安全影响因素致使系统的表达

4 结 语

对于高层建筑进行安全评价指标的建立，采用粗糙集理论进行安全评价指标体系的建构，重要的是做好评价、预测以及控制，这一理论适用于高层建筑中复杂多样的作业，对于交叉作业管理复杂的特点具有良好的对接功能。

[1]王鹤翔.基于上下文感知的协同施工信息处理方法[D].哈尔滨工业大学,2013.