基于改進支持向量機的建設(shè)項目質(zhì)量預(yù)警研究.pdf

1、隨著我國國民經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化進程的不斷加快，建筑工程呈現(xiàn)出投資巨大、技術(shù)復(fù)雜、新材料應(yīng)用頻繁且更迭較快等趨勢，工程質(zhì)量的復(fù)雜性為建筑工程質(zhì)量監(jiān)管工作帶來了困難和挑戰(zhàn)。然而目前建設(shè)項目質(zhì)量監(jiān)管手段簡單，質(zhì)量管理的科學(xué)性、信息化和智能化不足。另外，質(zhì)量管理中還存在著較多的事后監(jiān)管的現(xiàn)狀。這已不能滿足現(xiàn)代復(fù)雜的和非線性的質(zhì)量問題的管理。
　　本文認為解決復(fù)雜的、非線性的工程質(zhì)量問題的監(jiān)管需要利用更為先進科學(xué)的方法和模型對其進行預(yù)警

2、，這樣才能減少不必要的損失。在研究了大量的建設(shè)項目質(zhì)量監(jiān)管、控制、預(yù)警相關(guān)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文提出了以建設(shè)單位為監(jiān)控主體的基于改進支持向量機模型的建設(shè)項目質(zhì)量預(yù)警模式，使得質(zhì)量監(jiān)管具有預(yù)防性、科學(xué)性、適時性和全面性等特點。在預(yù)警模式的構(gòu)建上，為了能讓支持向量機有更好的預(yù)警能力以及更能符合工程實際和反映監(jiān)管者偏好的考慮，本文針對支持向量機預(yù)警模型進行了技術(shù)上和應(yīng)用上的改進。在技術(shù)改進方面，本文先將遺傳算法優(yōu)化為改進自適應(yīng)遺傳算法，然后利

3、用改進自適應(yīng)遺傳算法尋找出向量機最優(yōu)的懲罰因子C和核參數(shù)σ，避免了根據(jù)經(jīng)驗選取參數(shù)帶來的降低預(yù)測精度的后果，同時彌補了前人智能尋優(yōu)的理論缺陷;在應(yīng)用改進方面，本文在綜合考慮了樣本不平衡性、項目風(fēng)險性和建設(shè)單位預(yù)警偏好的基礎(chǔ)上，引入少數(shù)樣本的支持向量機權(quán)重μ，使質(zhì)量預(yù)警模型消除了不平衡樣本帶來的影響，同時兼顧了建設(shè)項目質(zhì)量風(fēng)險以及質(zhì)量監(jiān)管者的預(yù)警偏好。最后，在預(yù)警模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了質(zhì)量預(yù)警響應(yīng)機制，通過一個簡要的基于建設(shè)單位視角