【摘 要】
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为了降低建筑施工安全管理事故率,减少事故损失,构建PCA与BP神经网络相结合的施工安全预测模型;在分析建筑施工特点,提炼建筑施工风险“4M”因素体系的基础上,本文以近十年的30组样本数据为例,利用SPSS主成分分析法对数据样本降维,将多个变量转化为少数几个能反映原始信息的互不相关的综合变量(成分),利用Matlab软件编写BP神经网络程序,对数据样本进行训练和检验.研究表明,PCA-BP预测模型的预测相对误差为3.728％,而直接运用BP神经网络预测的相对误差为4.618％,说明使用PCA-BP预测模型进
【机 构】
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沈阳化工大学经济与管理学院,辽宁沈阳 110142
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为了降低建筑施工安全管理事故率,减少事故损失,构建PCA与BP神经网络相结合的施工安全预测模型;在分析建筑施工特点,提炼建筑施工风险“4M”因素体系的基础上,本文以近十年的30组样本数据为例,利用SPSS主成分分析法对数据样本降维,将多个变量转化为少数几个能反映原始信息的互不相关的综合变量(成分),利用Matlab软件编写BP神经网络程序,对数据样本进行训练和检验.研究表明,PCA-BP预测模型的预测相对误差为3.728％,而直接运用BP神经网络预测的相对误差为4.618％,说明使用PCA-BP预测模型进行预测是可行的.
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