CoastalRisk ANFIS

TỔNG QUAN HỆ THỐNG

CoastalRisk ANFIS

Bộ công cụ đánh giá rủi ro thi công đê, kè biển theo mô hình ANFIS kết hợp lý thuyết mờ và trí tuệ nhân tạo.

Tên luận án Nghiên cứu đánh giá rủi ro trong quá trình thi công các công trình đê, kè biển ở các tỉnh Nam Trung Bộ ứng dụng lý thuyết mờ và trí tuệ nhân tạo.

Nghiên cứu sinh Nguyễn Đình Chức

Người hướng dẫn khoa học TS. Nguyễn Văn Sơn - PGS.TS. Nguyễn Hữu Huế

Phạm vi ứng dụng Đánh giá rủi ro thi công đê, kè biển khu vực Nam Trung Bộ

Sơ đồ ANN kết hợp fuzzy

Lớp đầu vàoTiếp nhận 6 chỉ tiêu tổng hợp nội bộ phục vụ dự báo rủi ro

Lớp mờ hóaÁnh xạ các chỉ tiêu tổng hợp nội bộ qua các hàm thành viên

Lớp luật mờ / SugenoThiết lập các luật if-then từ tri thức chuyên gia

Lớp ANN / học tham sốHọc tham số, tối ưu mô hình trên dữ liệu train/test

Lớp đầu raTạo điểm rủi ro và mức rủi ro phục vụ dự báo

Cấu trúc phân hệ

Phân hệ A - Xây dựng mô hình

A1. Khảo sát chuyên gia
A2. Dữ liệu công trình theo vùng
A3. Huấn luyện ANN/ANFIS
A4. Quản lý mô hình theo vùng

Phân hệ B - Khai thác mô hình

B1. Nhập công trình mới
B2. Dự báo rủi ro
B3. Báo cáo và lịch sử

A1

Khảo sát chuyên gia

Nạp file khảo sát, phân tích các chỉ số P, I, C, R và xếp hạng các yếu tố rủi ro. Có trạng thái rõ ràng theo từng bước xử lý.

1. Chưa nạp file 2. Chưa phân tích

Chưa có file khảo sát được xử lý.

0%

ETA: --

Kết quả khảo sát chuyên gia

Yếu tố	Nhóm	P	I	C	R	Hạng
Chưa có kết quả khảo sát chuyên gia.

A2

Dữ liệu công trình theo vùng

Nạp bộ dữ liệu công trình thực tế, kiểm tra cấu trúc, xem dữ liệu thiếu, thêm/sửa/xóa trực tiếp trên bảng dữ liệu.

1. Chưa tải dữ liệu 2. Chưa kiểm tra cấu trúc

Chưa có dataset nào được xử lý.

0%

ETA: --

Danh sách dataset

Chọn	ID	Tên dataset	Số mẫu	Thao tác
Chưa có dataset nào.

Thông tin dữ liệu đang chọn

Chế độ: thêm dòng mới

Chưa kiểm tra cấu trúc dữ liệu.

Các dòng của dataset đang mở

ID	Mã CT	Vùng	Tên công trình	Điểm rủi ro	Mức rủi ro	Thao tác
Chưa tải danh sách dòng dataset.

A3

Huấn luyện ANN / ANFIS

Chia train/test, khởi tạo luật Sugeno, huấn luyện mô hình, kiểm định mô hình và hiển thị kết luận độ tin cậy.

1. Chưa chia train/test 2. Chưa khởi tạo Sugeno 3. Chưa huấn luyện 4. Chưa kiểm định

Chưa có dataset nào từ A2 để dùng cho huấn luyện.

Chưa chạy huấn luyện.

Chưa khởi tạo luật Sugeno.

Chưa có metrics.

Chưa có thông tin nguồn gốc luật.

Chưa có diễn giải về không gian luật và quá trình sàng lọc.

Sơ đồ 5 lớp ANFIS

ĐẦU VÀO

Vector X1..X6

X1, X2, X3, X4, X5, X6

LỚP 1

Fuzzification Layer

Mờ hóa đầu vào

X1..X6 → μA(x)

LỚP 2

Rule Layer

Tính độ mạnh luật

wi = Π μA(x)

LỚP 3

Normalization Layer

Chuẩn hóa trọng số

w̄i = wi / Σwi

LỚP 4

Consequent Layer

Hàm kết quả Sugeno

f_i = aX + b

LỚP 5

Output Layer

Tổng hợp đầu ra

y = Σ(w̄i·fi)

ĐẦU RA

Risk Score / Risk Level

Điểm rủi ro · Mức rủi ro

Chưa có kết luận độ tin cậy của mô hình.

Biểu đồ loss theo epoch

Chưa có dữ liệu loss theo epoch.

Biểu đồ hội tụ và khoảng cách hội tụ

Diễn tiến hội tụ train / val / test

Chưa có dữ liệu hội tụ.

Khoảng cách hội tụ theo epoch

Chưa có dữ liệu khoảng cách hội tụ.

Mức cải thiện loss và không gian huấn luyện 3D

Mức cải thiện loss qua từng epoch

Chưa có dữ liệu cải thiện loss.

Không gian diễn tiến huấn luyện 3D

Chưa có dữ liệu biểu đồ 3D.

Chưa có diễn giải trực quan quá trình huấn luyện.

Best epoch snapshot và so sánh epoch

Best epoch snapshot

Chưa có snapshot tốt nhất.

So sánh tham số epoch đầu và epoch cuối

Luật	Epoch đầu	Epoch cuối
Chưa có dữ liệu so sánh epoch.

Rule evolution và membership functions

Rule evolution timeline

Chưa có dữ liệu evolution.

Đường cong membership functions

Chưa có dữ liệu membership curves.

Premise drift và các so sánh mở rộng

Nhật ký biến động premise params theo epoch

Epoch	Luật	Biến	Thông số
Chưa có dữ liệu biến động premise.

So sánh ANFIS với baseline

Chưa có dữ liệu so sánh baseline.

Đối chiếu trực tiếp ANFIS và ANN

Chưa có dữ liệu đối chiếu ANFIS và ANN.

So sánh kiểu khởi tạo luật

Chưa có dữ liệu so sánh kiểu khởi tạo luật.

A4

Quản lý mô hình

Xem danh sách mô hình đã huấn luyện, metadata, chỉ số chất lượng và đặt mô hình mặc định theo vùng.

Chưa tải model nào.

Chưa xác định model mặc định.

Danh sách model

ID	Tên model	Loại	Membership	Trạng thái	Metrics	Thao tác
Chưa có model nào.

So sánh nhanh các membership

Chưa có dữ liệu so sánh membership.

So sánh seed/expert và data-driven

Chưa có dữ liệu so sánh kiểu khởi tạo luật.

Biểu đồ so sánh membership

Chưa có dữ liệu biểu đồ R².

Chưa có dữ liệu biểu đồ MAE.

Chưa có dữ liệu biểu đồ RMSE.

B1

Nhập công trình mới

Nhập hồ sơ công trình và các thông số theo 6 nhóm yếu tố; hệ thống sẽ tự xử lý dữ liệu đầu vào để phục vụ dự báo rủi ro.

Khu vực này dùng để nhập chi tiết hồ sơ công trình; hệ thống sẽ tự cấu trúc và xử lý dữ liệu đầu vào trước khi thực hiện dự báo rủi ro.

Nhóm 1 - Điều kiện tự nhiên

Chiều cao sóng (m)Số liệu đo hoặc giá trị thiết kế đặc trưng.

Chế độ thủy triều

Tốc độ gió (m/s)

Mức độ ảnh hưởng bão

Nhóm 2 - Địa chất - nền móng

Loại đất nền

Chiều dày lớp đất yếu (m)

Nguy cơ trượt mái

Chất lượng khảo sát địa chất

Nhóm 3 - Kỹ thuật - công nghệ

Độ phức tạp kỹ thuật

Độ khó biện pháp thi công

Phụ thuộc thiết bị chuyên dụng

Nguy cơ sai sót kỹ thuật

Nhóm 4 - Vật liệu - thiết bị - logistics

Khả năng cung ứng vật liệu

Khả năng huy động thiết bị

Rủi ro vận chuyển

Nguy cơ thiếu hụt nguồn lực

Nhóm 5 - Tổ chức - quản lý thi công

Năng lực quản lý hiện trường

Rủi ro phối hợp các bên

Nguy cơ chậm tiến độ

Khả năng xử lý sự cố

Nhóm 6 - An toàn - môi trường

An toàn lao động

An toàn thi công trên biển

Rủi ro môi trường

Khả năng ứng cứu khẩn cấp

Tóm tắt đầu vào

Khối này sẽ hiển thị mức độ đầy đủ của hồ sơ đầu vào và các chỉ tiêu tổng hợp nội bộ sau khi hệ thống xử lý dữ liệu.

Ghi chú dữ liệu

Điểm rủi ro và mức rủi ro của dữ liệu huấn luyện sẽ được hệ thống tự động suy ra từ hồ sơ công trình theo quy tắc gán nhãn nội bộ, thay vì người dùng phải nhập tay.

B2

Dự báo rủi ro

Hệ thống sử dụng mô hình mặc định hoặc mô hình được chọn để xử lý hồ sơ đầu vào, tự ánh xạ thành các chỉ tiêu nội bộ và tính toán mức độ rủi ro cho công trình.

Thiết lập mô hình và dữ liệu phân tích

Tóm tắt dự báo

Chưa chạy dự báo.

Chưa có kết quả dự báo.

Gợi ý: ưu tiên chọn model mặc định nếu đã được thiết lập ở A4. Hệ thống sẽ tự xử lý hồ sơ đầu vào và sinh các chỉ tiêu nội bộ trước khi chạy dự báo.

Các chỉ tiêu tổng hợp nội bộ sẽ hiển thị sau khi hệ thống xử lý hồ sơ đầu vào.

Khuyến cáo quản lý sẽ hiển thị sau khi có kết quả.

Nhóm rủi ro nổi trội nhất sẽ hiển thị sau khi tính toán.

Ma trận rủi ro nội bộ (Likelihood × Impact) sẽ hiển thị sau khi dự báo.

Khuyến nghị quản lý rủi ro chi tiết sẽ hiển thị sau khi dự báo.

Biểu đồ cột các chỉ tiêu tổng hợp nội bộ

Chưa có dữ liệu biểu đồ.

Biểu đồ radar các chỉ tiêu tổng hợp nội bộ

Chưa có dữ liệu biểu đồ.

Chi tiết suy diễn ANFIS-Sugeno

Luật	wi	w̄i	fi
Chưa có chi tiết suy diễn.