基于PSO-SVM模型的建筑施工项目安全预警方法研究

发布时间：2017-09-01 07:35

  本文关键词：基于PSO-SVM模型的建筑施工项目安全预警方法研究

  更多相关文章： 建筑施工 安全预警 粒子群算法 支持向量机

【摘要】：建筑业是我国国民经济发展的关键性行业,但其在快速发展的同时所产生的安全隐患和安全事故对经济和社会发展造成了极大的影响,如何改进建筑业的安全管理水平是长期以来的研究难题和研究热点。建筑业亟需改进安全管理模式,提高安全管理水平,降低事故发生的可能性。建筑施工安全管理模式的探索,主要是摆脱传统的管理模式,将安全事故发生后的应急和追责处理,转向于事故发生前的安全预警,即事前管理。有效的安全预警对降低安全事故的发生率,改善建筑安全管理具有至关重要的作用。采用定量方法的安全预警模型对于提高安全预警的客观性和科学性具有重要意义。传统的安全预警方法采用的定量模型在参数优化方面存在局限性,无法获取较好的预警效果,粒子群算法(PSO)在参数寻优方面相比传统方法更具有优越性,利用整个群体之间的信息共享和个体之间的相互协作进行搜索,从而搜寻到更优的参数组合,实现更好的预警效果。为了获得更好的建筑安全事故预警效果,本文在基于支持向量机(SVM)预测模型的基础上引入粒子群算法(PSO),主要研究内容包括:第一,建筑项目安全预警理论介绍,包括安全评价理论以及预警理论,阐述两种理论的机理和发展过程,为后续章节奠定理论基础。第二,分析建筑施工项目中存在的危险源,并以危险源和安全防范措施作为切入点,针对建筑安全预测对象的不同特征,在原有安全评价体系的基础上,构建新的建筑安全评价体系,使其在建筑安全预警的数据获取方面更加客观,提高安全预警数据来源的完整性和可靠性。第三,在参数优化方面,算法对参数优化有着显著的效果。本文引入粒子群算法(PSO),通过对PSO与SVM的分析与结合,利用PSO对SVM模型中的惩罚因子及核函数参数进行优化,采用优化参数后的SMV模型进行预测,形成PSO-SVM模型,对建筑施工项目的安全指标进行预测。第四,分别利用传统的SVM预测模型和改进的PSO-SVM预测模型对建筑施工项目进行实证研究,通过对比验证PSO-SVM预测模型在建筑安全预警系统中的优越性。第五,针对研究过程中发现的建筑安全问题提出对策与建议,以有力促进目前建筑项目安全管理水平的改进与提升。
【关键词】：建筑施工 安全预警 粒子群算法 支持向量机
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU714
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 第一章 绪论14-28
• 1.1 课题的研究背景及意义14-18
• 1.1.1 选题背景14-17
• 1.1.2 选题意义17-18
• 1.2 安全预警的研究现状18-19
• 1.2.1 国外安全预警的研究现状18
• 1.2.2 国内安全预警的研究现状18-19
• 1.3 国内外SVM和PSO的研究现状19-24
• 1.3.1 支持向量机（SVM）的研究现状19-22
• 1.3.2 粒子群算法（PSO）的研究现状22-24
• 1.4 研究内容和方法24-28
• 1.4.1 研究内容24-25
• 1.4.2 研究方法和技术路线25-28
• 第二章 建筑施工项目安全预警理论基础28-38
• 2.1 安全评价理论28-33
• 2.1.1 安全评价方法28-32
• 2.1.2 安全评价的现状及其发展趋势32-33
• 2.2 预警理论33-36
• 2.2.1 预警理论概述33-35
• 2.2.2 安全预警系统35-36
• 2.3 本章小结36-38
• 第三章 建筑施工项目安全评价体系构建38-52
• 3.1 建筑施工项目危险源分析38-41
• 3.1.1 危险源的内涵38
• 3.1.2 危险源的类型38-39
• 3.1.3 危险源辨识39-41
• 3.2 建筑施工项目安全评价体系构建原则41-42
• 3.3 现有的建筑施工项目安全评价体系42-43
• 3.4 建筑施工项目安全评价指标的选取43-48
• 3.4.1 人的因素44-45
• 3.4.2 机械设备的因素45-46
• 3.4.3 施工材料的因素46-47
• 3.4.4 技术因素47-48
• 3.4.5 环境的因素48
• 3.5 建筑施工项目安全评价体系的构建48-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第四章 PSO-SVM模型的建立52-70
• 4.1 支持向量机（SVM）理论52-61
• 4.1.1 支持向量机概述52-55
• 4.1.2 支持向量机回归55-60
• 4.1.3 支持向量机预测精度影响因素分析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 粒子群算法的数学描述64-65
• 4.3 PSO-SVM模型的设计65-69
• 4.3.1 PSO-SVM模型的基本思路65-68
• 4.3.2 PSO-SVM模型的实现步骤68-69
• 4.4 本章小结69-70
• 第五章 建筑施工项目安全预警的实现70-85
• 5.1 建筑施工项目安全预警的实现过程70-73
• 5.2 样本数据的预先处理73-77
• 5.2.1 样本的获取73-75
• 5.2.2 数据预处理75-76
• 5.2.3 安全评价结果期望值76-77
• 5.3 传统的SVM安全预测模型77-80
• 5.3.1 网格搜索法基本原理77-78
• 5.3.2 传统SVM模型的网格搜索法参数选择78-79
• 5.3.3 传统SVM模型的回归预测79-80
• 5.4 改进的PSO-SVM安全预测模型80-82
• 5.4.1 PSO优化SVM参数80-81
• 5.4.2 PSO-SVM模型的回归预测81-82
• 5.5 安全预警的结果及分析82-84
• 5.5.1 模型误差的确定82
• 5.5.2 模型预测的误差比较分析82-83
• 5.5.3 安全预警的结果分析83-84
• 5.6 本章小结84-85
• 第六章 对策与建议85-90
• 6.1 日常安全管理措施的建议85-88
• 6.2 应急管理措施的建议88-90
• 第七章 总结与展望90-92
• 参考文献92-96
• 附录一96-98
• 附录二98-103
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果103-104
• 致谢104-105

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本文编号：770784