钢筋混凝土施工质量评价的智能方法
奠轻兵
(广西经济管理干部学院建筑管理系，广西南宁530007)
摘要： 将智能方法引入到钢筋混凝土施工质量评价研究中，以模板工程、钢筋工程、混凝土工程施工质量为输入指标，钢筋混凝土施工
质量程度为输出指标，基于支持向量机建立钢筋混凝土施工质量评价的智能分析模型。并将该模型应用到工程实际中。研究表明：预测结
果能反映施工质量的优劣，该模型回判错误率低，预测精度高，为钢筋混凝土施工质量评价提供了一条新的途径。
关键词： 智能方法；钢筋混凝土；施工质量；评价指标
中图分类号： TU528．01 文献标志码： A 文章编号： 1002—3550(2010)08—0035—03
Intelligence assessm ent method of quailty of reinforced concrete construction
MOQing-bing
(GuangxiEconomicManagementCadreCollegeConstructionManagement，Nanning 530007，China)
Abstract：Accomplishesthe stageforecastforconstructionprojectqualityevaluationbasedonthegreatnonlinearfunctionapproachingcapabilityof
SVM．According to concrete preparation，transportation，construct，conserve as impo~ation layer，concrete construction quality risk degree as output
layer，establishSVM model，andactualdatawereusedfortrainingandpracticeofthemode1．TFinally，obtainsdigitizedtheappraisalresultcanbeaccu—
rate，andreflectconstructionqualitythefitandunfit，thusthewideprospectofSVM inriskmanagementofengineeringconstructionwerepresented．
Keywords： intelligencemethods；qualityofreinforced；concrete construction；evaluationindex
0 引言
钢筋混凝土结构是目前土木工程领域普遍采用的主要结
构。钢筋混凝土的施工质量是影响建筑结构安全和耐久性的主
要问题，在建筑结构中起主要作用，钢筋混凝土工程质量的好坏，
直接影响整个工程的质量与使用寿命 ]。鉴于此，系统、全面地
评价钢筋混凝土施工质量，是工程施工管理工作的重要方面，钢
筋混凝土施工质量评估体系中往往含有非定量的因素，具有很大
的不确定性难以定量化，这给评价带来很大的困难。原因是评价
体系的输入和输出之间的关系是复杂的非线性关系。工程施工质
量评价是利用以往类似工程的数据，并运用一定的模型而进行
计算的。但这种方法由于影响因素多且复杂，加之受到所收集数
据的随机性、未确知性等的影响，难以达到令人满意的精度 。
钢筋混凝土的质量与其影响因素之间的关系也呈现高度非线性
和不确定性特征。并且，这些特征已不能用经典的数学模型来准
确描述。鉴于此，本文从数据融合角度出发，根据工程实际选择
影响因素建立钢筋混凝土的质量评价的样本数据，根据高度非
线性智能方法支持向量机理论对新样本学习月，将智能方法引入
到钢筋混凝土施工质量评价研究中，以模板工程、钢筋工程、混
凝土工程施工质量为输入指标，钢筋混凝土施工质量程度为输出
指标，基于支持向量机建立钢筋混凝土施工质量评价的智能分析
模型，实现对钢筋混凝土的质量准确可靠的评价。
1 基于支持向量机的智能评价方法
1．1 支持向量机二元分类评价基本原理
支持向量机是基于统计学习理论的创造性机器学习方法 】，
收稿日期：2010-03-21
是由Vapnik和他的合作者提出的。其基本思想是通过用内积函数
定义的非线性变换将输入空间变换到—个高维空间，在这个空间中
求(广义)最优分类面。支持向量机有着严格的理论基础，采用结构
风险最小化原则，具有很好的推广能力；支持向量机算法是一个凸
二次优化问题，保证找到的解是全局最优解；能较好地解决小样本、
非线性、高维数等实际问题，因此支持向量机是当今研究的热点问
题，目前主要应用于模式识别、回归分析等领域。其基本原理女I1图1。
o o
分
图1 支持向量及分类线
图1中五角星和圆圈分别代表两类样本，H为分类线；H 、H
分别为过各类中离分类线距离最近的样本且平行于分类线的直
线，它们之间的距离叫做分类间隔；最优分类线就是要求分类线
不但能将两类样本正确分开而且使分类间隔最大，分类方程为：

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