基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估.docx

基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估
标题：基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估
摘要：
地铁深基坑施工是一项具有高风险的工程，对于保障施工过程中的安全性和可行性具有重要意义。本文提出了一种基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估方法，通过引入数据包络分析（DEA）、层次分析法（AHP）和BP神经网络，实现全面、准确地评估深基坑施工风险，并为风险管理提供决策参考。
第一章引言
1.1研究背景
地下工程中的深基坑施工是一项高度复杂和风险较高的任务。在地铁建设过程中，由于施工深度较大，可能发生塌陷、洪水、地震等地质灾害，严重威胁施工安全和项目进度。因此，深基坑施工风险评估具有重要的实际意义。
1.2研究内容
本文针对地铁深基坑施工风险评估问题，提出了一种综合利用数据包络分析、层次分析法和BP神经网络的评估方法。具体包括：
（1）数据包络分析（DEA）：该方法能够对输入和输出指标进行有效的度量和评估，揭示施工风险的内部关联。
（2）层次分析法（AHP）：通过构建层次结构，对不同指标进行层次化分析，确定各指标的权重。
（3）BP神经网络：使用BP神经网络以及训练样本数据，建立深基坑施工风险评估模型，并进行风险预测。
第二章相关理论
2.1数据包络分析（DEA）
DEA是一种有效的评价和评估方法，适用于多输入多输出问题。通过构建线性规划模型，可以得出有效和无效单位，进而分析施工风险的效益。
2.2层次分析法（AHP）
AHP是一种定性和定量相结合的多因素决策方法。通过建立层次结构和判断矩阵，可以合理地确定各指标的权重，进而进行风险评估。
2.3BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有自适应学习能力和非线性处理能力。通过输入样本数据和相应的目标值，可以建立深基坑施工风险评估模型，用于风险预测。
第三章DEAA-AHP-BP方法构建与实施
3.1DEAA-AHP-BP方法流程
本章详细介绍了DEA-AHP-BP方法的具体流程，包括数据的收集与整理、DEA模型构建、AHP权重确定、BP神经网络建模等环节。
3.2DEAA-AHP-BP方法实施
通过选取某地铁工程施工为案例，具体实施了DEA-AHP-BP方法，确定了施工风险级别，有效地解决了施工风险评估问题。
第四章结果分析与讨论
本章通过对实施DEAA-AHP-BP方法的实验结果进行分析和讨论，验证了该方法的有效性和可行性，并据此提出了一些建议和改进方向。
第五章结论与展望
综上所述，本文基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估方法能够全面、准确地评估风险，并为风险管理提供决策参考。但是，该方法还有一些局限性，需要进一步改进和优化。未来的研究方向可以在算法优化、数据有效性和应用范围拓展等方面展开。
关键词：深基坑施工风险评估；DEA；AHP；BP神经网络