基于ABC-BP神经网络的安全施工费费率测算模型研究

发布时间：2020-06-20 19:30

【摘要】：建筑业创造的GDP在我国国民经济发展中所占比例很大,该产业已经逐渐发展成为我国国民经济的支柱产业之一,伴随着我国社会经济水平的不断提升发展,建筑行业的发展也日趋成熟。建筑行业具有施工现场人员多、设备多、项目规模大、建设周期长等特点,复杂的施工环境造成了建筑行业在施工过程中十分容易发生工程安全事故,建筑施工行业也成为了事故高发的典型代表行业。从统计数据来看,近几年我国建筑行业较大安全事故起数及其死亡人数皆呈上升趋势,安全形势不容乐观。安全施工费作为保障安全施工的经济手段,是各项安全措施正常投入并使用的重要保障,其重要性不言而喻。安全施工费费率的合理性对安全施工费的计取有着直接重大的影响,从而极大地影响了建筑施工现场的安全生产。鉴于此,本文提出应用“人工蜂群算法(ABC算法)改进BP神经网络算法”(ABC-BP算法)对房屋建筑安全施工费费率进行测算,提出新的测算方法,为房屋建筑工程项目前期安全施工费的合理计取提供测算方法。本文首先从安全施工费合理计取对安全施工和建设项目的影响出发,分析安全施工费费率对安全施工费计取的重要性,由此提出了对安全施工费费率进行定量测算。其次,简单对几种常见的群体智能算法进行对比分析,确定以人工蜂群算法改进BP神经网络为基础对安全施工费费率进行测算,并建立未经改进的BP神经网络模型与ABC-BP算法模型,并利用收集的数据进行模型的训练与验证,最后对两种模型的结果进行分析比较,得出结论。结果表明:相对于未经改进的BP神经网络模型,应用ABC-BP算法对安全施工费费率进行测算具有较好的可操作性、预测的费率具有一定的正确性,能够为建设项目前期的安全施工费费率提供具体数值,保障安全施工费合理足额投入。
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP183;F426.92;TU723.3
【图文】：

技术路线

图 3-1 BP 神经网络结构如图 3-1 所示的是一种常见的 BP 神经网络拓扑结构（其他类型的网络也的结构）。BP 神经网络是一种多层式神经网络，通常为三层或者三层以三层的应用最为广泛。三层神经网络主要由输入层、输出层以及隐含层构各层之间通过权值链路进行连接，而同一层的神经元则相互独立。数据

【参考文献】

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本文编号：2722865