摘要: 目前公路護欄缺少系統(tǒng)的高效設(shè)計方法, 其主要問題在于缺少一個具有明顯優(yōu)勢的高精度預(yù)測模型。 公路安全護欄的結(jié)構(gòu)尺寸參數(shù)與其防護指標之間具有高度的非線性關(guān)系, 而人工智能模型被廣泛應(yīng)用于在非 線性問題的處理上。本文中將使用現(xiàn)有研究中的數(shù)據(jù)集來對 5 種常用的單個模型進行訓(xùn)練, 并將其中具有較 高性能的模型用于集成模型的構(gòu)建。結(jié)果顯示, RBFNN+BPNN+Genlin 模型較單個模型和參考文獻中所用模 型具有更高的準確性, 各項模型評價指標值優(yōu)化了 24%～58.9%。本研究驗證了集成模型在護欄性能預(yù)測方面 具有更好的性能, 且為護欄優(yōu)化設(shè)計提供了一種更具優(yōu)勢的預(yù)測模型。

　　關(guān)鍵詞: 公路護欄; 性能指標預(yù)測; 人工智能模型; 集成式人工智能模型

　　公路安全護欄作為一種常用的交通基礎(chǔ)設(shè)施, 能夠通過自身結(jié)構(gòu)的變形對事故車輛起一定的緩沖 能力, 確保碰撞最大加速度在安全范圍內(nèi)并且能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛的重新導(dǎo)向，同時防止車輛碰撞到道路旁 的固定物, 如樹、電線桿等。而隨著當今道路交通的不斷發(fā)展, 也要求護欄具有更高的防護能力, 因此對于護欄進行優(yōu)化設(shè)計具有重要的意義[1]。

　　以波形梁護欄為例, 護欄設(shè)計中主要需要考慮受到?jīng)_擊后波 形板、防阻塊和立柱的自身形變等, 因為護欄各部件結(jié)構(gòu)尺寸將直接影響護欄的防護能力。而在以往的 護欄優(yōu)化設(shè)計中大部分是基于設(shè)計經(jīng)驗和真實的汽車護欄碰撞數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化[2], 少有系統(tǒng)化的優(yōu) 化設(shè)計方式, 其主要原因在于護欄部件的幾何尺寸與各評價指標之間的高度非線性關(guān)系。目前有限元仿 真在護欄相關(guān)研究中被廣泛應(yīng)用, 能極大地減少護欄設(shè)計的成本與時間, 趙建等[3]利用有限元仿真與正 交設(shè)計結(jié)合得到基本樣本, 再將尺寸因素與性能指標結(jié)合進行極差、方差和貢獻率等參數(shù)分析, 得到較 優(yōu)參數(shù)組合以實現(xiàn)護欄優(yōu)化設(shè)計的目的。

　　隨著機器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用, 同樣有研究者將代理模 型與優(yōu)化算法相結(jié)合進行護欄設(shè)計, Yin 等[4]使用徑向基函數(shù)(RBF)與多目標遺傳算法(NSGA–II)對護欄 防阻塊厚度和 η 型護欄的柱弓長度尺寸進行優(yōu)化, Hou 等[5]利用代理模型與多島遺傳算法(MIGA)對立 柱間距和波形梁板厚度進行了尺寸優(yōu)化以提高護欄防護性能, 上述研究中的一個關(guān)鍵點在于預(yù)測模型 的準確性將直接影響護欄設(shè)計的復(fù)雜性和準確度, 但目前對于護欄性能預(yù)測沒有具有明顯優(yōu)勢的預(yù)測 模型, 而人工智能模型有著強大的解決非線性問題的能力, 但大多數(shù)的研究中均是對單一模型進行少 量優(yōu)化來增強模型性能以提高預(yù)測效果, 而 Chou 等[6]對比不同人工智能模型在高性能混凝土抗壓強度 預(yù)測上的應(yīng)用結(jié)果, 發(fā)現(xiàn)復(fù)合模型預(yù)測精度和穩(wěn)定性高于單一模型。因此本文提出一種用于護欄防護性 能指標預(yù)測的高性能集成式的強化人工智能模型, 使其能對護欄設(shè)計起指導(dǎo)作用。

　　1 模型搭建方法 本文中使用 IBM SPSS modeler 進行模型的訓(xùn)練和集成, 各個模型基本參數(shù)選用默認值, 并結(jié)合十 折交叉驗證方法來提高模型的可靠性, 選用的單個初始模型分別為支持向量機(SVM)、廣義線性回歸 (Genlin)、徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和分類與回歸樹(CART)模型。對 各訓(xùn)練完成后的模型使用預(yù)留數(shù)據(jù)樣本進行預(yù)測效果對比, 選用其中較優(yōu)的模型用于后續(xù)的集成模型 構(gòu)建。

　　1.1集成模型的搭建

　　使用 IBM SPSS modeler 對上述單個模型進行建模后, 對數(shù)據(jù)集進行處理, 除一部分樣本作為后續(xù) 的檢驗樣本外, 其余樣本根據(jù)十折交叉驗證方法, 隨機分為10組, 在每次訓(xùn)練中將其中9組作為訓(xùn)練集, 余下一組作為測試集, 共經(jīng)過 10 輪次訓(xùn)練, 且每次模型訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練集和測試集都與其他輪次中 不同, 將其中預(yù)測效果最佳的一次模型作為最后訓(xùn)練所得模型, 用于后續(xù)的模型對比和集成模型搭建。

　　2 數(shù)據(jù)準備及模型評價指標

　　2.1 數(shù)據(jù)來源

　　現(xiàn)有法規(guī)中對于護欄的評價指標有多個方面[11], 加速度值是其中 十分重要的性能指標, 為了更好的進行對比, 數(shù)據(jù)集中的護欄評價指 標均為加速度。為了保證本文中的模型對比具有可靠性, 本文采用的數(shù) 據(jù)均來自現(xiàn)已發(fā)表的文獻, 且這些文章中所用模型的有效性均在原文 中得到驗證。

　　3 模型對比分析

　　在本節(jié)中, 將對上述選用的5種單個模型的預(yù)測結(jié)果進行比較, 后續(xù)再將該結(jié)論與集成模型的預(yù)測 效果進行比較。

　　3.1 試驗結(jié)果

　　根據(jù)模型預(yù)測評價指標(18)–(21)對各單個人工智能模型的預(yù)測結(jié)果進行了對比。

　　對于數(shù)據(jù)集 1, BPNN 模型、RBFNN 模型和 Genlin 模型的 CS值分別為 0、0.399 和 0.553, 優(yōu)于 其他 2 種模型, 因此將使用這 3 種模型用于后續(xù)的集成模型搭建。

　　數(shù)據(jù)集 1 對應(yīng)的 4 種集 成模型中性能最優(yōu)的為RBFNN+BPNN+Genlin模型, 其 MARE 和 RMSE 值也優(yōu)于對應(yīng)的3種單個模型, 具有更好的預(yù)測性能。而對于數(shù)據(jù)集 2 而言, Genlin、BPNN 和 RBFNN 模型的綜合性能較優(yōu), CS值分 別為0.011、0.023和0.490, 相應(yīng)的可以得到表2中的各數(shù)據(jù), 其中RBFNN+BPNN+Genlin模型的 MARE 值和 RAAE 值優(yōu)于其他集成模型和其對應(yīng)的 3 種單個模型。

　　3.2 模型比較 近年來, 許多學(xué)者也開始使用機器學(xué)習(xí)來協(xié)助護欄設(shè)計, 而提高模型預(yù)測精度則是能夠有效提高 開發(fā)效率的重點, 將其與對應(yīng)數(shù)據(jù)來源文章中所提出的預(yù)測模型 進行比較。各數(shù)據(jù)集中研究者使用的最終模型的性能指標值。 數(shù)據(jù)集 1 對應(yīng)的研究者使用 RBF 模型進行護欄性能預(yù)測, 并使用 MARE 和 RMSE 作為性能指標, 其結(jié)果分別為 8.790 和 4.754, 數(shù) 據(jù)集 2 對應(yīng)的各項數(shù)據(jù)為研究者使用 RBF–MQ 模型得到, 并以 MARE 和 RAAE 作為評判指標。

　　4 結(jié)論

　　本文針對目前缺少一個具有明顯優(yōu)勢的高精度和高泛用性的預(yù)測模型來形成系統(tǒng)的高效護欄設(shè)計 方法這一問題, 引入集成式人工智能模型來進行護欄性能的預(yù)測, 高性能預(yù)測模型配合優(yōu)化算法能夠 極大地減少護欄設(shè)計成本并系統(tǒng)化設(shè)計方式, 具有很強的工程意義。在本文中主要對集成模型性能方面 進行了探究。

　　文中對單個模型訓(xùn)練時使用了十折交叉驗證方法, 提高了模型的泛化能力, 并通過綜合滿意度對 單個模型性能進行了判斷, 挑選出較優(yōu)單個模型并使用集成函數(shù)得到集成模型。

　　通過使用現(xiàn)有研究中的 數(shù)據(jù)集對集成模型在護欄性能預(yù)測方面的有效性進行了驗證, 再通過對比單個模型、現(xiàn)有研究中的模型 和集成模型, 發(fā)現(xiàn)集成模型具有明顯優(yōu)勢, RBFNN+BPNN+Genlin 模型各項指標值較現(xiàn)有研究中所使用 模型提升 24%–58.9%, 具有更強的魯棒性和更高的預(yù)測精度。 參考文獻:

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　　作者：涂曉威, 雷正保