本文關鍵詞：基于PSO-SVM模型的建筑施工項目安全預警方法研究

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【摘要】：建筑業(yè)是我國國民經濟發(fā)展的關鍵性行業(yè),但其在快速發(fā)展的同時所產生的安全隱患和安全事故對經濟和社會發(fā)展造成了極大的影響,如何改進建筑業(yè)的安全管理水平是長期以來的研究難題和研究熱點。建筑業(yè)亟需改進安全管理模式,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,主要是擺脫傳統的管理模式,將安全事故發(fā)生后的應急和追責處理,轉向于事故發(fā)生前的安全預警,即事前管理。有效的安全預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重要的作用。采用定量方法的安全預警模型對于提高安全預警的客觀性和科學性具有重要意義。傳統的安全預警方法采用的定量模型在參數優(yōu)化方面存在局限性,無法獲取較好的預警效果,粒子群算法(PSO)在參數尋優(yōu)方面相比傳統方法更具有優(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作進行搜索,從而搜尋到更優(yōu)的參數組合,實現更好的預警效果。為了獲得更好的建筑安全事故預警效果,本文在基于支持向量機(SVM)預測模型的基礎上引入粒子群算法(PSO),主要研究內容包括:第一,建筑項目安全預警理論介紹,包括安全評價理論以及預警理論,闡述兩種理論的機理和發(fā)展過程,為后續(xù)章節(jié)奠定理論基礎。第二,分析建筑施工項目中存在的危險源,并以危險源和安全防范措施作為切入點,針對建筑安全預測對象的不同特征,在原有安全評價體系的基礎上,構建新的建筑安全評價體系,使其在建筑安全預警的數據獲取方面更加客觀,提高安全預警數據來源的完整性和可靠性。第三,在參數優(yōu)化方面,算法對參數優(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的分析與結合,利用PSO對SVM模型中的懲罰因子及核函數參數進行優(yōu)化,采用優(yōu)化參數后的SMV模型進行預測,形成PSO-SVM模型,對建筑施工項目的安全指標進行預測。第四,分別利用傳統的SVM預測模型和改進的PSO-SVM預測模型對建筑施工項目進行實證研究,通過對比驗證PSO-SVM預測模型在建筑安全預警系統中的優(yōu)越性。第五,針對研究過程中發(fā)現的建筑安全問題提出對策與建議,以有力促進目前建筑項目安全管理水平的改進與提升。
【關鍵詞】：建筑施工 安全預警 粒子群算法 支持向量機
【學位授予單位】：上海工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 安全預警的研究現狀18-19
• 1.2.1 國外安全預警的研究現狀18
• 1.2.2 國內安全預警的研究現狀18-19
• 1.3 國內外SVM和PSO的研究現狀19-24
• 1.3.1 支持向量機（SVM）的研究現狀19-22
• 1.3.2 粒子群算法（PSO）的研究現狀22-24
• 1.4 研究內容和方法24-28
• 1.4.1 研究內容24-25
• 1.4.2 研究方法和技術路線25-28
• 第二章 建筑施工項目安全預警理論基礎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 安全評價的現狀及其發(fā)展趨勢32-33
• 2.2 預警理論33-36
• 2.2.1 預警理論概述33-35
• 2.2.2 安全預警系統35-36
• 2.3 本章小結36-38
• 第三章 建筑施工項目安全評價體系構建38-52
• 3.1 建筑施工項目危險源分析38-41
• 3.1.1 危險源的內涵38
• 3.1.2 危險源的類型38-39
• 3.1.3 危險源辨識39-41
• 3.2 建筑施工項目安全評價體系構建原則41-42
• 3.3 現有的建筑施工項目安全評價體系42-43
• 3.4 建筑施工項目安全評價指標的選取43-48
• 3.4.1 人的因素44-45
• 3.4.2 機械設備的因素45-46
• 3.4.3 施工材料的因素46-47
• 3.4.4 技術因素47-48
• 3.4.5 環(huán)境的因素48
• 3.5 建筑施工項目安全評價體系的構建48-51
• 3.6 本章小結51-52
• 第四章 PSO-SVM模型的建立52-70
• 4.1 支持向量機（SVM）理論52-61
• 4.1.1 支持向量機概述52-55
• 4.1.2 支持向量機回歸55-60
• 4.1.3 支持向量機預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 粒子群算法的數學描述64-65
• 4.3 PSO-SVM模型的設計65-69
• 4.3.1 PSO-SVM模型的基本思路65-68
• 4.3.2 PSO-SVM模型的實現步驟68-69
• 4.4 本章小結69-70
• 第五章 建筑施工項目安全預警的實現70-85
• 5.1 建筑施工項目安全預警的實現過程70-73
• 5.2 樣本數據的預先處理73-77
• 5.2.1 樣本的獲取73-75
• 5.2.2 數據預處理75-76
• 5.2.3 安全評價結果期望值76-77
• 5.3 傳統的SVM安全預測模型77-80
• 5.3.1 網格搜索法基本原理77-78
• 5.3.2 傳統SVM模型的網格搜索法參數選擇78-79
• 5.3.3 傳統SVM模型的回歸預測79-80
• 5.4 改進的PSO-SVM安全預測模型80-82
• 5.4.1 PSO優(yōu)化SVM參數80-81
• 5.4.2 PSO-SVM模型的回歸預測81-82
• 5.5 安全預警的結果及分析82-84
• 5.5.1 模型誤差的確定82
• 5.5.2 模型預測的誤差比較分析82-83
• 5.5.3 安全預警的結果分析83-84
• 5.6 本章小結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 應急管理措施的建議88-90
• 第七章 總結與展望90-92
• 參考文獻92-96
• 附錄一96-98
• 附錄二98-103
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及取得的相關科研成果103-104
• 致謝104-105

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