本文關(guān)鍵詞：基于PSO-SVM模型的建筑施工項(xiàng)目安全預(yù)警方法研究

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【摘要】：建筑業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵性行業(yè),但其在快速發(fā)展的同時所產(chǎn)生的安全隱患和安全事故對經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展造成了極大的影響,如何改進(jìn)建筑業(yè)的安全管理水平是長期以來的研究難題和研究熱點(diǎn)。建筑業(yè)亟需改進(jìn)安全管理模式,提高安全管理水平,降低事故發(fā)生的可能性。建筑施工安全管理模式的探索,主要是擺脫傳統(tǒng)的管理模式,將安全事故發(fā)生后的應(yīng)急和追責(zé)處理,轉(zhuǎn)向于事故發(fā)生前的安全預(yù)警,即事前管理。有效的安全預(yù)警對降低安全事故的發(fā)生率,改善建筑安全管理具有至關(guān)重要的作用。采用定量方法的安全預(yù)警模型對于提高安全預(yù)警的客觀性和科學(xué)性具有重要意義。傳統(tǒng)的安全預(yù)警方法采用的定量模型在參數(shù)優(yōu)化方面存在局限性,無法獲取較好的預(yù)警效果,粒子群算法(PSO)在參數(shù)尋優(yōu)方面相比傳統(tǒng)方法更具有優(yōu)越性,利用整個群體之間的信息共享和個體之間的相互協(xié)作進(jìn)行搜索,從而搜尋到更優(yōu)的參數(shù)組合,實(shí)現(xiàn)更好的預(yù)警效果。為了獲得更好的建筑安全事故預(yù)警效果,本文在基于支持向量機(jī)(SVM)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上引入粒子群算法(PSO),主要研究內(nèi)容包括:第一,建筑項(xiàng)目安全預(yù)警理論介紹,包括安全評價理論以及預(yù)警理論,闡述兩種理論的機(jī)理和發(fā)展過程,為后續(xù)章節(jié)奠定理論基礎(chǔ)。第二,分析建筑施工項(xiàng)目中存在的危險源,并以危險源和安全防范措施作為切入點(diǎn),針對建筑安全預(yù)測對象的不同特征,在原有安全評價體系的基礎(chǔ)上,構(gòu)建新的建筑安全評價體系,使其在建筑安全預(yù)警的數(shù)據(jù)獲取方面更加客觀,提高安全預(yù)警數(shù)據(jù)來源的完整性和可靠性。第三,在參數(shù)優(yōu)化方面,算法對參數(shù)優(yōu)化有著顯著的效果。本文引入粒子群算法(PSO),通過對PSO與SVM的分析與結(jié)合,利用PSO對SVM模型中的懲罰因子及核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,采用優(yōu)化參數(shù)后的SMV模型進(jìn)行預(yù)測,形成PSO-SVM模型,對建筑施工項(xiàng)目的安全指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。第四,分別利用傳統(tǒng)的SVM預(yù)測模型和改進(jìn)的PSO-SVM預(yù)測模型對建筑施工項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)證研究,通過對比驗(yàn)證PSO-SVM預(yù)測模型在建筑安全預(yù)警系統(tǒng)中的優(yōu)越性。第五,針對研究過程中發(fā)現(xiàn)的建筑安全問題提出對策與建議,以有力促進(jìn)目前建筑項(xiàng)目安全管理水平的改進(jìn)與提升。
【關(guān)鍵詞】：建筑施工 安全預(yù)警 粒子群算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU714
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 第一章 緒論14-28
• 1.1 課題的研究背景及意義14-18
• 1.1.1 選題背景14-17
• 1.1.2 選題意義17-18
• 1.2 安全預(yù)警的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.2.1 國外安全預(yù)警的研究現(xiàn)狀18
• 1.2.2 國內(nèi)安全預(yù)警的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 國內(nèi)外SVM和PSO的研究現(xiàn)狀19-24
• 1.3.1 支持向量機(jī)（SVM）的研究現(xiàn)狀19-22
• 1.3.2 粒子群算法（PSO）的研究現(xiàn)狀22-24
• 1.4 研究內(nèi)容和方法24-28
• 1.4.1 研究內(nèi)容24-25
• 1.4.2 研究方法和技術(shù)路線25-28
• 第二章 建筑施工項(xiàng)目安全預(yù)警理論基礎(chǔ)28-38
• 2.1 安全評價理論28-33
• 2.1.1 安全評價方法28-32
• 2.1.2 安全評價的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢32-33
• 2.2 預(yù)警理論33-36
• 2.2.1 預(yù)警理論概述33-35
• 2.2.2 安全預(yù)警系統(tǒng)35-36
• 2.3 本章小結(jié)36-38
• 第三章 建筑施工項(xiàng)目安全評價體系構(gòu)建38-52
• 3.1 建筑施工項(xiàng)目危險源分析38-41
• 3.1.1 危險源的內(nèi)涵38
• 3.1.2 危險源的類型38-39
• 3.1.3 危險源辨識39-41
• 3.2 建筑施工項(xiàng)目安全評價體系構(gòu)建原則41-42
• 3.3 現(xiàn)有的建筑施工項(xiàng)目安全評價體系42-43
• 3.4 建筑施工項(xiàng)目安全評價指標(biāo)的選取43-48
• 3.4.1 人的因素44-45
• 3.4.2 機(jī)械設(shè)備的因素45-46
• 3.4.3 施工材料的因素46-47
• 3.4.4 技術(shù)因素47-48
• 3.4.5 環(huán)境的因素48
• 3.5 建筑施工項(xiàng)目安全評價體系的構(gòu)建48-51
• 3.6 本章小結(jié)51-52
• 第四章 PSO-SVM模型的建立52-70
• 4.1 支持向量機(jī)（SVM）理論52-61
• 4.1.1 支持向量機(jī)概述52-55
• 4.1.2 支持向量機(jī)回歸55-60
• 4.1.3 支持向量機(jī)預(yù)測精度影響因素分析60-61
• 4.2 粒子群算法（PSO）61-65
• 4.2.1 粒子群算法概述61-64
• 4.2.2 粒子群算法的數(shù)學(xué)描述64-65
• 4.3 PSO-SVM模型的設(shè)計65-69
• 4.3.1 PSO-SVM模型的基本思路65-68
• 4.3.2 PSO-SVM模型的實(shí)現(xiàn)步驟68-69
• 4.4 本章小結(jié)69-70
• 第五章 建筑施工項(xiàng)目安全預(yù)警的實(shí)現(xiàn)70-85
• 5.1 建筑施工項(xiàng)目安全預(yù)警的實(shí)現(xiàn)過程70-73
• 5.2 樣本數(shù)據(jù)的預(yù)先處理73-77
• 5.2.1 樣本的獲取73-75
• 5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理75-76
• 5.2.3 安全評價結(jié)果期望值76-77
• 5.3 傳統(tǒng)的SVM安全預(yù)測模型77-80
• 5.3.1 網(wǎng)格搜索法基本原理77-78
• 5.3.2 傳統(tǒng)SVM模型的網(wǎng)格搜索法參數(shù)選擇78-79
• 5.3.3 傳統(tǒng)SVM模型的回歸預(yù)測79-80
• 5.4 改進(jìn)的PSO-SVM安全預(yù)測模型80-82
• 5.4.1 PSO優(yōu)化SVM參數(shù)80-81
• 5.4.2 PSO-SVM模型的回歸預(yù)測81-82
• 5.5 安全預(yù)警的結(jié)果及分析82-84
• 5.5.1 模型誤差的確定82
• 5.5.2 模型預(yù)測的誤差比較分析82-83
• 5.5.3 安全預(yù)警的結(jié)果分析83-84
• 5.6 本章小結(jié)84-85
• 第六章 對策與建議85-90
• 6.1 日常安全管理措施的建議85-88
• 6.2 應(yīng)急管理措施的建議88-90
• 第七章 總結(jié)與展望90-92
• 參考文獻(xiàn)92-96
• 附錄一96-98
• 附錄二98-103
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果103-104
• 致謝104-105

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