基于ACO-SVM的建筑施工项目安全风险预测

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伴随着经济建设的飞速发展,基本建设规模日趋扩大,建筑施工活动愈加频繁,在带来经济高速发展的同时,由施工中安全事故带来的负效应也越来越引起人们的高度重视。施工安全生产问题并不是什么新问题,但由于施工生产的特殊性使得这一问题始终未得到有效控制,安全生产事故屡屡发生,不但给人民生命造成威胁,也给国家财产造成损失。本文以建筑施工阶段的安全风险为研究对象,以事故致因理论和人机工程学理论为基础,从人员、机械设备、材料、环境、技术和管理因素六个方面对我国建筑工程施工阶段的安全风险因素进行了识别。在此基础上,利用在预测系统领域有优越表现的支持向量机,处理施工中的不确定风险因素,并将该智能化方法结合启发式蚁群算法,对支持向量机难以确定的参数进行优化,构建了基于蚁群-支持向量机的建筑施工项目安全风险预测模型,将其预测结果与基于交叉验证支持向量机参数优化进行了比较,证明了该模型的可行性和有效性。论文最后以临沂市报业新闻大厦工程项目为例进行了实证分析,对模型的实际应用效果进行了验证。
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