發(fā)布時間：2017-09-09 01:35

  本文關鍵詞：建筑施工項目安全預警系統(tǒng)的仿真研究

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【摘要】：研究建筑施工項目安全風險準確評估問題,由于系統(tǒng)存在非線性因素,構建模型較困難。傳統(tǒng)評估方法需要樣本數目大,而建筑施工項目安全風險是一種典型的小樣本數據,導致傳統(tǒng)方法的評估精度低。為提高建筑施工項目安全風險評估精度,利用支持向量機專門針對小樣本數據建模的優(yōu)點,提出一種粒子群算法優(yōu)化支持向量機的建筑施工項目安全預警系統(tǒng)(PSO-SVM)。首先采用建筑施工項目安全風險評估正確率作為建模目標,評價指標確定評估模型結構,然后采用粒子群算法優(yōu)化支持向量機建立評估模型,以克服傳統(tǒng)評估方法存的缺陷,以解決建筑施工項目安全風險評估精度的難題。仿真結果表明,相對于神經網絡,PSO-SVM提高了風險評估精度,在建筑施工項目管理具有一定的實際應用價值。
【作者單位】： 安陽師范學院計算機與信息工程學院;安陽師范學院公共計算機教學部;
【關鍵詞】： 建筑施工項目 安全風險 評估模型 支持向量機 粒子群算法
【基金】：國家自然科學基金青年基金(41001251)
【分類號】：TU714
【正文快照】： 1引言建筑業(yè)是發(fā)生安全事故概率比較高的行業(yè),其每年死亡人數位于各行業(yè)第二位,僅次于礦山企業(yè),安全事故給家庭、施工企業(yè)和國家巨大的經濟損失,阻礙了建筑業(yè)的健康發(fā)展,因此建筑施工項目安全風險評估一直是國內外研究的熱點[1]。針對建筑施工項目安全風險評估問題,學者們對

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本文編號：817517