【摘 要】
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近年来，随着我国经济的高速增长，人民对于便捷交通的需求日益提高，这就促使了国家对基础设施建设的大力投资，公路隧道的修建规模也正逐年扩大。由于公路隧道的修建常常处于山岭地区，其复杂的地质条件和恶劣的自然条件给公路隧道的修建工作带来了严峻的挑战。由于修建公路隧道的施工难度大且风险高，施工过程出现安全事故的案例屡见不鲜。如果能在公路隧道施工前较为准确的预测施工过程风险事件的发生概率并做好相应的预防措施，
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近年来，随着我国经济的高速增长，人民对于便捷交通的需求日益提高，这就促使了国家对基础设施建设的大力投资，公路隧道的修建规模也正逐年扩大。由于公路隧道的修建常常处于山岭地区，其复杂的地质条件和恶劣的自然条件给公路隧道的修建工作带来了严峻的挑战。由于修建公路隧道的施工难度大且风险高，施工过程出现安全事故的案例屡见不鲜。如果能在公路隧道施工前较为准确的预测施工过程风险事件的发生概率并做好相应的预防措施，这能在很大程度上降低施工风险，提高施工过程的安全性，保障施工人员的安全。因此，对公路隧道施工进行专项安全风险评估是大势所趋的。
本文通过资料调研剖析、概率神经网络模型建立、数值模拟与现场监测数据分析，对公路隧道施工专项风险评估进行了深入详细的研究，取得的主要研究成果如下：
(1)通过对公路隧道的94个案例进行统计分析，总结出公路隧道施工中风险发生概率较高以及造成人员伤亡最严重的事故，得出影响公路隧道施工的主要风险因素，同时结合有关隧道风险领域的文献及规范，建立了以统计调查资料为基础的公路隧道施工专项风险评估体系。
(2)解释了概率神经网络用于分析公路隧道施工风险的优点及适用性，提出了一种对传统层次分析法中判断矩阵的改进构建方法。同时以概率神经网络为依据，采用编程语言Python开发出适用于公路隧道施工专项风险评估的系统。评估系统主要包括三个功能：风险事件概率预测、总体风险等级评估和层次分析法权重计算。
(3)基于开发出的评估系统对金家庄隧道工程典型区段进行风险评估，得出金家庄隧道典型区段施工风险事件发生的概率等级为Ⅲ(偶然发生)，总体风险等级为一般风险(Ⅲ)的结论。采取风险控制措施后再次进行评估，得出风险事件发生的概率等级为Ⅳ(发生可能性很小)的结论。通过数值模拟分析和金家庄隧道施工现场的监测数据验证了采取风险控制措施的有效性以及本文开发的公路隧道施工专项风险评估系统的可靠性。
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