基于粗糙集—支持向量机的建筑施工安全预警研究

发布时间：2020-05-13 05:10

【摘要】：随着经济发展,我国的城市化率已经突破了50%,建筑行业也得到了极速的增长,而建筑业是安全伤亡事故多发的行业,因此随着建筑业的进一步发展与转型,建筑结构目前呈现异形化、大体量、超高层等发展趋势,未来安全管理将面临着更为严峻的考验。因此,研究建筑安全管理,对建筑施工安全预警进行研究,能在实际与理论上促进建筑行业持续发展。本文综合运用“4M”理论、粗糙集理论及支持向量机理论,构建了建筑施工安全预警模型。本文首先识别建筑施工的事故致因,从多角度识别建筑安全影响因素,基于“4M”理论从人为因素、物的因素、管理因素和环境因素四个方面分析了建筑施工安全施工的原因。其次通过剖析建筑安全影响因素,结合其他学者的研究成果以及咨询专家意见,建立指标体系,并在两个实际项目中对从业专家进行实际项目情况的问卷咨询,获得相关指标数据。随后根据这一指标体系,根据粗糙集理论,对条件指标属性约简,对指标进行权值离散化和属性约简,去除冗余或干扰的特征,形成最优属性集。然后再结合支持向量机理论,借助先进计算机技术,通过录入历史数据对SVM模型进行训练,对相关的参数与核函数进行寻优,形成预警模型。最后,在实际项目中使用该预警模型进行项目施工安全预警,根据预警结果并结合项目的实际情况,从日常安全管理和应急安全管理两个角度提出相关安全管理保障措施。
【图文】：

图 3-2 数据录入图最后进行属性约简，在软件中选择 Johnson 算法对决策表进行属性约简，具体的设置操作如图 3-3 所示，软件会对重复的数据行进行删减。

图 3-2 数据录入图最后进行属性约简，在软件中选择 Johnson 算法对决策表进行属性约简，具体的设置操作如图 3-3 所示，，软件会对重复的数据行进行删减。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F426.92

【参考文献】

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本文编号：2661445