钢筋混凝土施工质量评价的fisher判别模型

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1、学兔兔www.xuetutu.com2011年第4期(总第258期)混凝土实用技术Number4in2011(TotalNo．258)ConcretePRACTICALTECHN0LOGYdoi：10．3969／j．issn．1002—3550．2011．04．038钢筋混凝土施工质量评价的Fisher判别模型张颖红(浙江工商大学，浙江杭州310018)摘要：借鉴统计学的思想，将Fisher判别模型方法引入到钢筋混凝土施工质量评价研究中。选取模板工程、钢筋工程、混凝土工程的施工质量为评价指标，评价钢筋混凝土施工质量程度。基于Fisher判别分析方法建立钢筋混凝土施工质

2、量评价的多源统计分析模型。并将该模型应用到工程实际中，研究表明：预测结果能反映施丁质量的优劣，该模型回判错误率低，预测精度高，可为钢筋混凝土施工质量评价提供了一条新的途径。关键词：Fisher判别方法；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(2011)04—0134—03FisherdiscriminantmodelforevaluatingqualityofconcreteconstructionprojectzHANGYing-hong(TechnologyandBusinessUniversity，H

3、angzhou310018，China)Abstract：Accordingtostatistictheory，theFisherdiscriminantmethodisappliedinevaluatingconcreteconstructionprojectquality．Concretepreparation，transportation，andconstructconservewereselectedasevaluatedindexes．Thefisherfisherdiscriminantmodelwasestablishedtoe—valuateconst

4、ructionqualityriskdegree．Actualdatawereusedfortrainingandpracticeofthemode1．Finally，obtainsdigitizedtheappraisalresultcallbeaccurate，andreflectconstructionqualitythefitandunft，thusthewideprospectoffisherdiscriminantmodelinriskmanagementofengi—neeringconstructionwerepresented．Keywords：Fi

5、sherdiscriminantmethod；qualityofreinforced；concreteconstruction；evaluationindex往往受人为因素的影响，在实际预测过程中不好操作，因此，探讨0引言钢筋混凝土施工质量多因素综合预测方法具有十分重要的意义。钢筋混凝土目前在房屋建筑和土木工程中得到了广泛应Fisher判别分析方法是根据已有的观测样本的若干数量特甩，是该领域普遍采用的主要结构，并在材料、设计方法、制作征对新获得的样本进行识别一种统计分析方法，被广泛的应用工艺、施工技术等方面有很大发展。在施工中，钢筋混凝土的质于自然科学各领域】，但在钢

6、筋混凝土施工质量问题预测的研量已成为影响结构安全和耐久性的重要问题。在建筑结构中起究中，至今尚没有文献发表。本文综合参考前人已有的研究基础主要作用，钢筋混凝土工程质量的好坏，直接影响整个T程的上，在考虑满足工程技术需要、更加接近现场实用及充分利用质量与使用寿命。因此，系统、全面地评价钢筋混凝土施工质历史数据资料指导工程实际的思想指导下，借鉴判别分析理论量，是工程施工管理工作的重要方面，钢筋混凝土施工质量评的原理，选取影响钢筋混凝土施工质量的主要因素，对钢筋混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凝土施工质量进行评估，并在实际工程的预测中取得了良好的效量

7、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果，为钢筋混凝土施工质量评估问题的研究提供了一条新思路。之间的关系是复杂的非线性关系。工程施_I质量评价是利用以1Fisher判别法理论往类似工程的数据，并运用一定的模型而进行计算的。但这种方Fisher判别法的基本思想是将高围数据点投影到低维空间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(如一维直线)上，数据点比较密集，从而可以克服由于围数高知性等的影响，难以达到令人满意的精度[41。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。而引起的“维数祸根”。并且，