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【摘 要】本文根据一定的安全科学方法和步骤以及相应的安全法规、条例、标准等，在充分调查研究的基础上，分析施工过程中各方面的安全因素，以期通过有效方法解除警情或把伤害减少到最小。
【关键词】建筑施工安全；预测；管理；措施
施工安全预测的实质就是预测施工过程中即将出现的危险并发出警报，从而为施工安全的管理、控制和决策提供依据。危险状况是施工过程中出现的一种极非正常状况，在施工安全预测中称为“警”或“警情”，预测其严重程度就是施工安全的警度。施工安全预测的目的就是预报警度。
1.建筑施工安全预测管理现状1.1建筑单位缺乏安全管理意识很多建筑单位的安全管理理念还止步于“被监管”的层面，缺乏主动监管的意识。建筑项目的管理人员往往只抓进度管理与成本管理，将人、财、物都集中在对进度和质量的管理上，把安全管理置于次要地位，不聘请安全管理人员。有些项目管理者即使聘请了安全管理人员，也是在应付检查时重视一下，没有将安全事故预测真正提上日程，安全管理意识相当淡薄。甚至在施工现场不定期组织安全大检查时，有些建筑单位也完全是走形式。因此，对现场存在的问题不能及时发现，不能对安全事故进行科学预测，也不能督促及时整改，无法尽到安全管理的职责。1.2施工安全管理人员安全意识不足当遇到赶工期或节约成本这些原则问题时，很多安全管理人员通常不能坚持“安全第一”的理念，这种做法往往会使安全隐患升级，导致事故的发生。有些安全管理人员对日常安全的监督不利，对施工现场的不安全问题和违章指挥、冒险作业行为不能及时纠正，对使用不符合安全施工要求的安全防护用具、机械设备、施工机具及配件、消防设施和器材等也不能及时发现和制止，造成施工现场安全隐患的存在。相关管理人员的安全意识不足，导致不能及时发现安全隐患，无法对潜在的安全事故做出预测，从而无法保证建筑施工的安全。1.3建筑施工的特点造成安全防护困难工程建设的主要特点体现在四个方面：一是产品体积大、固定、生产周期长；二是高处露天作业多；三是繁重的体力劳动，手工操作较多；四是施工现场变化大，施工状况和不安全因素也随之在变化。这些特点造成建筑施工的安全预测困难，在施工的材料、设备、环境和方式等各方面要素中，都体现了安全预测的难度，并且每时每刻都在变化的施工状况使这种难度进一步加强。
2.采用先进的安全预测管理技术2.1建立安全预测评价体系建筑施工现场安全性评价，目的是查找、分析和预测建筑工程系统存在的危险、有害因素及可能导致危害的危险、后果和程度，提出合理可行的安全对策和措施，对及时发觉危险源临近和事故预防进行指导，以达到最低事故率、最少损失和最优的安全投资效益。目前国内外常用的安全评价方法有数十种，其中，人工智能、神经网络和支持向量机方法是近年来边缘学科的最新成就，尤其是支持向量机方法，继神经网络后，它成为了又一研究热点。将其应用到建筑施工安全评价中，会进一步推动安全评价工作的研究。2.2建立施工安全评价体系建筑施工安全评价准则体系是一系列安全因素的集合，包括用于安全评价的、衡量建筑施工安全评价水平的指标或标准。安全评价准则的体系设计是安全评价的核心问题，该体系设计得合理与否关系到评价结果的准确性和预警结果的可信度。如果面临的被评价系统比较简单，系统设计的安全因素不太多，仅凭主观上的逻辑判断就可以建立合理的递阶层次结构。若比较复杂，则需要建立一套理论或适当引入其它领域的理论进行指导，如有向图的矩阵表示理论等。2.3基于SVM的安全预测模型预测模型是有关专家根据安全评价准则体系结构和规则，利用专业领域知识和丰富经验，对从实践工作中收集上来的原始数据进行分析处理，从而对安全状况做出预测。安全预测的SVM模型就是将SVM作为有关专家的模拟，代替有关专家对原始数据进行分析处理，产生评价结果。其具体工作原理是：根据评价准则体系收集数据，将收集的原始数据作为SVM的输入向量，将综合评价的结果作为SVM的输出，然后利用模糊综合评价法分析专家的评价原则，形成一系列样本，用足够多的样本训练SVM，使它能够达到一定的误差要求。训练成功后，SVM就具备了专家的经验和知识，再将现有的实际数据（需要评价的数据）输入SVM，得到的输出即是预测的结果，根据预测结果就可以确定有无警情。基于SVM的安全预测模型是基于支持向量机的回归模型。建立这一模型要做好以下三方面工作：首先，根据样本数据建立适当的支持向量机模型。从多项式核函数、径向基函数RBF、Sigmoid函数中选择一个最好的核函数。损失函数主要根据模型特点来选择，如ε不敏感损失函数具有稀疏性，而最小二乘误差准则（quadratic）和Huber损失函数等损失函数则不具有稀疏性。容量控制有时与调整参数有关，但它主要取决于数据中的噪声。其次，根据需要拟合样本数据或预测样本。第三，计算SVM模型输出数据的误差。在应用上，SVM预测模型的难度高，计算量大，计算程序编制很复杂，既需要对有关算法有深刻的了解，还需要熟练地掌握所用语言的语法及编程技巧。为克服这些困难，计算操作的实现上可采用美国Mathwork公司的MATLAB软件包。MATLAB是一种功能强、效率高，便于进行科学和工程计算的交互式软件包，已经提供了比较成熟而强大的SVM工具箱。其中包括：一般数值分析、数字信号处理、矩阵运算、建模和系统的控制与优化等应用程序。MATLAB建立了集应用程序和图形于一身、便于使用的集成环境，大大降低了对使用者的数学基础和计算机语言知识的要求，而且编程效率和计算效率极高。
3.结束语建筑施工安全预测是保障施工安全的前提。为此，既要提高从业人员的安全管理意识，又必须加强安全预测技术的应用。预测的最终目的是解除警情或把伤害减少到最小。因此，对建筑施工安全状况进行预测后，还要根据不同警况采取合理且有效的措施。为此，可在施工现场建立警报处理小组，当有警时立即召集小组成员，根据警情迅速采取处理措施，以减少损失。
【参考文献】
［１］黄新宇.工程建设项目安全管理及其评价指标体系研究[D].北京：清华大学，2001.
［２］周奕.建筑施工安全管理问题分析[J].安徽建筑,2007(3).
【关键词】建筑施工安全；预测；管理；措施
施工安全预测的实质就是预测施工过程中即将出现的危险并发出警报，从而为施工安全的管理、控制和决策提供依据。危险状况是施工过程中出现的一种极非正常状况，在施工安全预测中称为“警”或“警情”，预测其严重程度就是施工安全的警度。施工安全预测的目的就是预报警度。
1.建筑施工安全预测管理现状1.1建筑单位缺乏安全管理意识很多建筑单位的安全管理理念还止步于“被监管”的层面，缺乏主动监管的意识。建筑项目的管理人员往往只抓进度管理与成本管理，将人、财、物都集中在对进度和质量的管理上，把安全管理置于次要地位，不聘请安全管理人员。有些项目管理者即使聘请了安全管理人员，也是在应付检查时重视一下，没有将安全事故预测真正提上日程，安全管理意识相当淡薄。甚至在施工现场不定期组织安全大检查时，有些建筑单位也完全是走形式。因此，对现场存在的问题不能及时发现，不能对安全事故进行科学预测，也不能督促及时整改，无法尽到安全管理的职责。1.2施工安全管理人员安全意识不足当遇到赶工期或节约成本这些原则问题时，很多安全管理人员通常不能坚持“安全第一”的理念，这种做法往往会使安全隐患升级，导致事故的发生。有些安全管理人员对日常安全的监督不利，对施工现场的不安全问题和违章指挥、冒险作业行为不能及时纠正，对使用不符合安全施工要求的安全防护用具、机械设备、施工机具及配件、消防设施和器材等也不能及时发现和制止，造成施工现场安全隐患的存在。相关管理人员的安全意识不足，导致不能及时发现安全隐患，无法对潜在的安全事故做出预测，从而无法保证建筑施工的安全。1.3建筑施工的特点造成安全防护困难工程建设的主要特点体现在四个方面：一是产品体积大、固定、生产周期长；二是高处露天作业多；三是繁重的体力劳动，手工操作较多；四是施工现场变化大，施工状况和不安全因素也随之在变化。这些特点造成建筑施工的安全预测困难，在施工的材料、设备、环境和方式等各方面要素中，都体现了安全预测的难度，并且每时每刻都在变化的施工状况使这种难度进一步加强。
2.采用先进的安全预测管理技术2.1建立安全预测评价体系建筑施工现场安全性评价，目的是查找、分析和预测建筑工程系统存在的危险、有害因素及可能导致危害的危险、后果和程度，提出合理可行的安全对策和措施，对及时发觉危险源临近和事故预防进行指导，以达到最低事故率、最少损失和最优的安全投资效益。目前国内外常用的安全评价方法有数十种，其中，人工智能、神经网络和支持向量机方法是近年来边缘学科的最新成就，尤其是支持向量机方法，继神经网络后，它成为了又一研究热点。将其应用到建筑施工安全评价中，会进一步推动安全评价工作的研究。2.2建立施工安全评价体系建筑施工安全评价准则体系是一系列安全因素的集合，包括用于安全评价的、衡量建筑施工安全评价水平的指标或标准。安全评价准则的体系设计是安全评价的核心问题，该体系设计得合理与否关系到评价结果的准确性和预警结果的可信度。如果面临的被评价系统比较简单，系统设计的安全因素不太多，仅凭主观上的逻辑判断就可以建立合理的递阶层次结构。若比较复杂，则需要建立一套理论或适当引入其它领域的理论进行指导，如有向图的矩阵表示理论等。2.3基于SVM的安全预测模型预测模型是有关专家根据安全评价准则体系结构和规则，利用专业领域知识和丰富经验，对从实践工作中收集上来的原始数据进行分析处理，从而对安全状况做出预测。安全预测的SVM模型就是将SVM作为有关专家的模拟，代替有关专家对原始数据进行分析处理，产生评价结果。其具体工作原理是：根据评价准则体系收集数据，将收集的原始数据作为SVM的输入向量，将综合评价的结果作为SVM的输出，然后利用模糊综合评价法分析专家的评价原则，形成一系列样本，用足够多的样本训练SVM，使它能够达到一定的误差要求。训练成功后，SVM就具备了专家的经验和知识，再将现有的实际数据（需要评价的数据）输入SVM，得到的输出即是预测的结果，根据预测结果就可以确定有无警情。基于SVM的安全预测模型是基于支持向量机的回归模型。建立这一模型要做好以下三方面工作：首先，根据样本数据建立适当的支持向量机模型。从多项式核函数、径向基函数RBF、Sigmoid函数中选择一个最好的核函数。损失函数主要根据模型特点来选择，如ε不敏感损失函数具有稀疏性，而最小二乘误差准则（quadratic）和Huber损失函数等损失函数则不具有稀疏性。容量控制有时与调整参数有关，但它主要取决于数据中的噪声。其次，根据需要拟合样本数据或预测样本。第三，计算SVM模型输出数据的误差。在应用上，SVM预测模型的难度高，计算量大，计算程序编制很复杂，既需要对有关算法有深刻的了解，还需要熟练地掌握所用语言的语法及编程技巧。为克服这些困难，计算操作的实现上可采用美国Mathwork公司的MATLAB软件包。MATLAB是一种功能强、效率高，便于进行科学和工程计算的交互式软件包，已经提供了比较成熟而强大的SVM工具箱。其中包括：一般数值分析、数字信号处理、矩阵运算、建模和系统的控制与优化等应用程序。MATLAB建立了集应用程序和图形于一身、便于使用的集成环境，大大降低了对使用者的数学基础和计算机语言知识的要求，而且编程效率和计算效率极高。
3.结束语建筑施工安全预测是保障施工安全的前提。为此，既要提高从业人员的安全管理意识，又必须加强安全预测技术的应用。预测的最终目的是解除警情或把伤害减少到最小。因此，对建筑施工安全状况进行预测后，还要根据不同警况采取合理且有效的措施。为此，可在施工现场建立警报处理小组，当有警时立即召集小组成员，根据警情迅速采取处理措施，以减少损失。
【参考文献】
［１］黄新宇.工程建设项目安全管理及其评价指标体系研究[D].北京：清华大学，2001.
［２］周奕.建筑施工安全管理问题分析[J].安徽建筑,2007(3).